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  • 因果关系:正句和偏句之间是原因结果关系的句子。偏句说明原因,正句说明结果。一般是偏句在前,正句在后。因果复句分为说明因果句和推论因果句两类。 条件关系属于思想中命题的某种逻辑关系,因果关系属于对...

    条件关系和因果关系的对比:

    条件关系:分句之间的关系是条件和结果的关系。偏句提出一种真实或假设的条件,正句说明在这种条件下所产生的结果。

    因果关系:正句和偏句之间是原因和结果的关系的句子。偏句说明原因,正句说明结果。一般是偏句在前,正句在后。因果复句分为说明因果句和推论因果句两类。

    条件关系属于思想中命题的某种逻辑关系,因果关系属于对客观事实某种认识

    条件关系是关于命题的,而因果关系是关于事实的;逻辑学家考虑的是命题之间的关系,科学家所考虑的是事件之间的内在联系。

    从逻辑角度看,条件关系命题推理是演绎推理,必然性推理,因果关系命题推理属归纳推理,是或然性推理、偶然性的推理。

    通俗地说,条件关系是虚拟的条件与结论、因果关系是现实的原因与结果

    原因和理由的区别

    原因是客观因素,
    理由多带有主观因素,
    就好比找理由实际是指找借口,为一件事找不存在的原因进行开脱. 找原因是把原来存在的原因找出来.
    它们的区别在于原因是事实上存在的有因果关系,理由是没有联系的原因 。

    学习资料:
    因果关系等于条件关系吗
    语文条件关系和因果关系的区别
    原因和理由

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  • typeof null的结果是null的原因  这其实只是语言本身的一个 bug,即对 null 执行typeof null 时会返回字符串 "object"。实际上,null 本身是基本类型。  原理是这样的,不同的对象在底层都表示为二进制,在 ...

    原文

      简书原文:https://www.jianshu.com/p/c1608452d056

    前言

      对象是 JavaScript 的基础。在 JavaScript 中一共有六种主要类型(术语是“语言类型”):string、number、boolean、 null、undefined、object。
      简单基本类型(string、boolean、number、null 和 undefined)本身并不是对象。
      null 有时会被当作一种对象类型,这是为什么呢?因为使用typeof null得到的结果竟然是object,是不是觉得很奇怪,一个简单的数据类型,但是typeof得到的结果竟然是对象,这是为什么呢?

    typeof null的结果是null的原因

      这其实只是语言本身的一个 bug,即对 null 执行typeof null 时会返回字符串 "object"。实际上,null 本身是基本类型。
      原理是这样的,不同的对象在底层都表示为二进制,在 JavaScript 中二进制前三位都为 0 的话会被判断为 object 类型,null 的二进制表示是全 0,自然前三位也是 0,所以执行 typeof 时会返回“object”。

    转载于:https://www.cnblogs.com/shcrk/p/9314600.html

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  • 协助属下要从理清工作目的、期望、成果角度出发,否则将只是寄望奇迹。建立良好的关系需要长时间的培养和经营。

    协助属下要从理清工作目的、期望、成果角度出发,否则将只是寄望奇迹。

    建立良好的关系需要长时间的培养和经营。

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  • 由此,可以形象地把全概率公式看成为”由原因结果“,每个原因结果的发生有一定的”作用“,即结果发生的可能性与各种原因的”作用“大小有关。而全概率表达了他们之间的关系 e.g 有三个箱子,分别编号为 1, 2, ...

    全概率公式和贝叶斯公式

    • 两者实质:是加法公式和乘法公式的综合运用

      • 加法公式P(A+B)=P(A)+P(B)P(A+B)=P(A)+P(B),A、B互斥

      • 乘法公式P(AB)=P(A)P(BA), P(A)>0P(AB)=P(A)P(B|A),\space P(A)>0

    1. 全概率公式-”由原因推结果“

    • 定义:设A1,A2,...,AnA_1,A_2,...,A_n是两两互斥的事件,且P(Ai)>0, i=1,2,...,nP(A_i)>0,\space i=1,2,...,n,另有一事件B,它总是与A1,A2,...,AnA_1,A_2,...,A_n之一同时发生,则
      P(B)=i=1nP(Ai)P(BAi) P(B)=\sum_{i=1}^nP(A_i)P(B|A_i)
      若S为随机试验的样本空间,有i=1nAi=S\bigcup_{i=1}^nA_i=S,则称满足上述条件的A1,A2,...,AnA_1,A_2,...,A_n为完备事件组。

    • 意义:在较复杂情况下直接计算P(B)P(B)不易,但B总是伴随着某个AiA_i出现,适当地去构造这一组AiA_i往往可以简化计算

    • 新角度理解:某一事件B的发生有各种可能的原因(i=1,2,....,n)(i=1,2,....,n),如果B是由原因AiA_i所引起,则B发生的概率是
      P(BAi)=P(Ai)P(BAi) P(BA_i)=P(A_i)P(B|A_i)
      每一原因都可能导致B发生,故B发生的概率是各原因引起B发生概率的总和,即全概率公式

      由此,可以形象地把全概率公式看成为”由原因推结果“,每个原因对结果的发生有一定的”作用“,即结果发生的可能性与各种原因的”作用“大小有关。而全概率表达了他们之间的关系

    • e.g

      有三个箱子,分别编号为 1, 2, 3,1 号箱装有 1 个红球 4 个白球,2 号箱装有 2 红 3 白球,3 号箱装有 3 红球. 某人从三箱中任取一箱,从中任意摸出一球,求取得红球的概率。

      解:记Ai=A_i={球取自i号箱},i=1,2,3;B=i=1,2,3;B={取得红球}

      B发生总是随着A1,A2,A3A_1,A_2,A_3之一同时发生,即B=A1B+A2B+A3BB=A_1B+A_2B+A_3B,且A1BA2BA3BA_1B、A_2B、A_3B两两互斥

      P(B)=P(A1B)+P(A2B)+P(A3B)=i=13P(Ai)P(BAI)\therefore P(B)=P(A_1B)+P(A_2B)+P(A_3B)=\sum_{i=1}^3P(A_i)P(B|A_I)

      代入数据得:P(B)=815P(B)=\frac{8}{15}

    2. 贝叶斯公式-”已知结果求原因“

    • 定义:设A1,A2,...,AnA_1,A_2,...,A_n是两两互斥的事件,且P(Ai)>0,i=1,2,...,nP(A_i)>0,i=1,2,...,n另有一事件B,它总是与A1,A2,...,AnA_1,A_2,...,A_n之一同时发生,则
      P(AiB)=P(Ai)P(BAi)j=1nP(Aj)P(BAj)i=1,2,...,n P(A_i|B)=\frac{P(A_i)P(B|A_i)}{\sum_{j=1}^nP(A_j)P(B|A_j)} \quad i=1,2,...,n
      它是在观察到事件B已发生的条件下,寻找导致B发生的每个原因的概率。

      在贝叶斯公式中,P(Ai)P(A_i)P(AiB)P(A_i|B)分别称为原因的验前概率和验后概率

      P(Ai)(i=1,2,...,n)P(A_i)(i=1,2,...,n)是在没有进一步信息(不知道事件B是否发生)的情况下,人们对诸事件发生可能性大小的认识。

      当有了新的信息(知道B发生),人们对诸事件发生可能性大小P(AiB)P(A_i|B)有了新的估计

    • e.g

      有三个箱子,分别编号为 1, 2, 3,1 号箱装有 1 个红球 4 个白球,2 号箱装有 2 红 3 白球,3 号箱装有 3 红球. 某人从三箱中任取一箱,从中任意摸出一球,发现是红球,求该球是取自1号箱的概率。

      解:记Ai=A_i={球取自i号箱},i=1,2,3;B=i=1,2,3;B={取得红球}

      求:P(A1B)P(A_1|B)

      P(A1B)=P(A1B)P(B)=P(A1)P(BA1)k=13P(Ak)P(BAk)P(A_1|B)=\frac{P(A_1B)}{P(B)}=\frac{P(A_1)P(B|A_1)}{\sum_{k=1}^3P(A_k)P(B|A_k)}

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  • 由于事故组织层面原因分析具有很强的主观性,为了使判定过程更加合理具体,基于"2-4"模型理论,...结果表明,关联要素对已知根源原因要素的覆盖程度为100%。以此验证事故组织层面原因关系描述的正确性及判定方法的有效性。
  • 关于运营周期改进,有的同事会说我们就要看到周期缩短的结果,过程是怎样的我们就不要管了,如果这样,我们做【运营周期改进项目】就没有任何意义了。 我想举一个简单的例子说明一下,就像我们自己家的孩子,希望他...
  • 原因:初始值为结果,找什么东西导致了结果 结果:初始值为原因,找原因导致了什么 以上两种都是自然条件下的自然界关系,而条件:初始值是条件,找到条件导致什么,导致的内容不受自然界法则约束,想怎么导致就...
  • 原因结果的经济学 前言 不要混淆因果关系和相关关系。混淆因果关系和相关关系,会导致错误判断。 我们采取任何行动都需要花费...因果关系:前一个事件是后一个事件的原因,后一个事件是前一个事件的结果。 相关关系
  • Mybatis使用ResultMap对应查询结果和实体类时,对应关系混乱。 原因:实体类同时使用@Data和@Builder两个注解 @Data @Builder public class ActBusRelVo { <resultMap id="ActBusRelVoMap" type=...
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  • 一次工作中一个业务,要求分页查询数据,每页10条,使用MySQL+Mybatis组合,但是查出结果却出现有的页少于10条,但是直接执行SQL的确查出10条,这可真是奇了怪了,还好通过网上和讨论后确定了是Mybatis的分页逻辑的...
  • 关于Python Sklearn SVM 为什么运行很慢得到结果原因

    万次阅读 多人点赞 2019-03-28 21:28:07
    由于SVM是需要不断的寻找可以最优区分开数据之间的超平面直到计算出的结果收敛为止,但由于数据的变化,例如区分高矮的准则是,超过180cm就是高,否则就不是的这种,当你给出身高的数据时,数据间具有明显的线性关系...
  • 1: hibernate的对象/关系映射 情景:在使用@onetotone/@manytonone时关联结果为空 原因:在使用这个注解的时候,默认的时crossjoin(交叉连接),在进行查询时以及排序时用到了注解关联的属性,如果这个属性为空就...
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  • 允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI华为波兰员工被抓,现在有阶段性结果。华为发出最新回应称:华为波兰代表处员工王伟晶因个人原因涉嫌违反波兰法律而被逮...
  • 1月11日晚间,雷锋网(公众号:雷锋网)报道了一名...1月12日,华为回应称王伟晶因个人原因涉嫌违反当地法律,决定终止与其的雇佣关系。 事件回顾 据悉,王伟晶是在1月8日被波兰国内安全局以涉嫌间谍活动逮捕,同...
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  • 探究因果关系的方法

    千次阅读 2020-02-15 21:57:53
    原因总是在结果之前, 结果总是在原因之后。 1.基于时间顺序先后,并不考虑变量间的同期因果关系。 2.对滞后项敏感,选择不同的滞后项得出来的结果可能完全不同。 3.只考虑经济变量的因果关系在统计上显著性, 而忽略...
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  • 目的-结果

    2020-09-10 15:45:29
    1,从时间角度,目的产生于所执行的动作之前(属于计划,这也是为啥作为原因考虑的因素,原因都是往回追述的),实现在最后,既在所执行动作之后一直到结束。 2,主次关系角度,当下所执行的动作皆为目的服务, 3...

空空如也

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原因结果关系