Abstract-Vi tar upp problemet med överföring av information från experiment till en annan miljö, där endast passiva observationer kan samlas in. Vi introducerar en formell representation som kallas "urvalsscheman" för att uttrycka kunskap om skillnader och likheter mellan miljöer och med hjälp av denna representation tar vi fram förfaranden för att avgöra om effekter i målmiljön kan härledas från experiment som utförs någon annanstans. När svaret är jakande identifierar förfarandena den uppsättning experiment och observationer som behöver utföras för att licensiera transporten. Vi diskuterar vidare hur transportabel analys kan vägleda kunskapsöverföring i icke-experimentellt lärande för att minimera ommätningskostnader och förbättra förutsägelsekraft.
Observationstransport avser transport av orsakssamband över miljöer där endast passiva observationer kan samlas in REF.
Transportability of Causal and Statistical Relations: A Formal Approach
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}