因果分析
探索的因果分析(exploratory causal analysis、ECA)は、「データ因果関係(data causality)」または「因果発見(causal discovery)」とも呼ばれ、統計的アルゴリズムを使用して、厳密な仮定の下で潜在的に因果関係のある観測データセットの関連性を推論することである。ECAは、因果推論の一種で、因果モデリング(英語版)、あるいはランダム化比較試験における処置効果とは異なるものである。これは、データ解析において探索的データ解析が統計的仮説検定に先行することが多いのと同様に、通常、より正式な因果研究(英語版)に先行する探索的研究である。
因果関係の理論は、哲学の分野以外でも、古典力学、統計力学、量子力学、時空理論、生物学、社会科学、および法学で明らかにされている。物理学において、ある相関関係を因果関係として立証するためには通常、既知の自然の法則に従って、原因と結果は局所的メカニズム(英語版)(例:衝撃)または非局在的メカニズム(例:場)を介して結びつく必要があると考えられている。
熱力学の観点では、熱力学第二法則によって、原因と結果との普遍的な性質が明らかにされ、熱力学的自由エネルギーという特定のケースにおける「原因は結果より高貴である」という古来、中世のデカルト主義が確かめられた。一方、非線形システムやバタフライ効果といった概念に対する一般的な解釈は、小さな事象が、予測不可能で思いがけない大量の潜在的エネルギーの引き金となって、大きな効果を引き起こすというものである。