«causality» 태그된 질문

이 질문에 동기를 부여한 기사는 다음과 같습니다. 조바심은 우리를 뚱뚱하게합니까? 나는이 기사를 좋아했고, 문제가되는 두 변수 사이의 진정한 관계를 가장 잘 분리하기 위해“다른 변수에 대한 통제”(IQ, 경력, 수입, 나이 등) 개념을 잘 보여줍니다. 일반적인 데이터 세트에서 변수를 실제로 제어 하는 방법 을 설명해 주 시겠습니까? 예를 들어, 조급함 수준과 BMI는 …

141 regression  causality  confounding  controlling-for-a-variable  statistics-in-media 

상관 관계에 대한 많은 설명이있을 수 있으므로 상관 관계는 원인을 암시하지 않습니다. 그러나 인과 관계는 상관 관계를 의미합니까? 직관적으로, 인과 관계가 존재한다는 것은 반드시 상관 관계가 있음을 의미한다고 생각합니다. 그러나 내 직감이 통계에서 항상 나에게 도움이되지는 않았습니다. 인과 관계는 상관 관계를 의미합니까?

118 correlation  causality 

우리는 모두 1 학년 통계 학생들에게 드러난 "상관이 인과 관계를 암시하지는 않는다"라는 만트라를 알고 있습니다. 아이디어를 설명하기위한 몇 가지 좋은 예가 있습니다 . 그러나 때때로 상관 관계 는 인과 관계를 암시합니다. 다음 예제는이 Wikipedia 페이지 에서 가져 왔습니다 . 예를 들어, 테스트에서 지속적으로 동일한 성적을 얻는 것으로 알려진 동일한 쌍둥이에 …

85 correlation  causality 

나는 유대 진주에 의해 왜 책을 읽고 있는데, 그것은 내 피부 아래에있다 1 . 특히, 통계는 결코 인과 관계를 조사 할 수없고, 인과 관계에 관심이 없으며, 통계는 "모형이되었다"는 짚맨 논쟁 을 함으로써 무조건적으로 "고전적인"통계를 강타 하고있는 것으로 보인다. 맹검 데이터 감소 기업 ". 그의 책에서 통계는 못 생겼다. 예를 들면 …

79 causality 

상관 관계가 인과 관계를 의미하지는 않지만 상관 관계가 없으면 인과 관계가 없음을 의미합니까?

73 correlation  causality 

2000 년에 Judea Pearl은 Causality를 출판했습니다 . 이 작품을 둘러싼 논쟁은 무엇입니까? 주요 비판은 무엇입니까?

55 causality 

1984 년 논문 "통계 및 인과 추론" 에서 Paul Holland는 통계에서 가장 근본적인 질문 중 하나를 제기했습니다. 인과 관계에 대한 통계 모델은 무엇을 말할 수 있습니까? 이것은 그의 좌우명을 이끌어 냈습니다. 조작없이 발생하는 원인 없음 인과 관계를 고려한 실험에 대한 제한의 중요성을 강조했습니다. Andrew Gelman도 비슷한 지적을합니다 . "무언가를 바꿀 …

51 causality 

내생의 기본 정의는 이 만족되지 않는다는 것을 이해합니다. 그러나 이것이 실제 의미에서 무엇을 의미합니까? 나는 수요와 공급의 예를 가지고 Wikipedia 기사를 읽었지만 그것을 이해하려고 노력했지만 실제로는 도움이되지 않았습니다. 내생 및 외생에 대한 다른 설명은 시스템 내부와 시스템 외부에 있으며 여전히 이해가되지 않는 것으로 들었습니다.엑스'ϵ = 0X′ϵ=0 X'\epsilon=0

43 regression  causality  instrumental-variables 

나는이 질문이 10 억 번 요청되었음을 알고 있으므로 온라인을 살펴본 후 두 변수 사이의 상관 관계가 원인을 암시하지 않는다는 것을 완전히 확신합니다. 오늘의 통계 강의 중 하나에서 물리학의 통계 강의의 중요성에 대해 물리학 자의 초청 강의를했습니다. 그는 놀라운 진술을 말했다. 변수 중 하나가 시간 인 경우를 제외하고 상관 관계는 인과 …

41 correlation  mathematical-statistics  causality 

나는 성향 점수와 인과 분석에 비교적 익숙하지 않다는 것을 인정한다. 새로 온 사람으로서 나에게 분명하지 않은 한 가지는 성향 점수를 사용한 "밸런싱"이 회귀 분석에서 공변량을 추가 할 때 발생하는 것과 수학적으로 어떻게 다른가? 연산에서 다른 점은 무엇이며 회귀 분석에서 소집단 공변량을 추가하는 것보다 더 나은 이유는 무엇입니까? 방법을 실험적으로 비교하는 …

41 regression  multivariate-analysis  causality  propensity-scores 

두 개의 랜덤 변수 A와 B는 통계적으로 독립적입니다. 이는 프로세스의 DAG에서 및 물론 입니다. 그러나 그것은 B에서 A 로의 정문이 없다는 것을 의미합니까?P ( A | B ) = P ( A )(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) 따라서 합니다. 그렇다면, 통계적 독립성은 자동적으로 인과 관계 부족을 의미합니까?P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)

40 independence  causality  bayesian-network  dag 

모든 상황에서 교차 검증에 익숙하며 예측 정확도를 높이기위한 목적으로 만 사용됩니다. 변수 간의 편견없는 관계를 추정 할 때 교차 검증 논리를 확장 할 수 있습니까? 하지만 이 리처드 버크에 의해 용지가 "최종"회귀 모델의 매개 변수 선택을위한 샘플 밖으로 보류를 사용하는 방법을 보여줍니다 (및 계단식 매개 변수의 선택은 좋은 생각이 아니다 …

37 cross-validation  causality 

나는 " 통계 학습에 대한 소개 "를 읽고 있습니다. 2 장에서는 함수 추정 대한 이유를 설명 합니다.에프ff 2.1.1 왜 추정 ?에프ff 우리가 추정 할 수있는 두 가지 이유가 있습니다 f를 : 예측 및 추론 . 우리는 차례로 차례로 토론합니다. 몇 번에 걸쳐 읽었지만 예측과 추론의 차이점에 대해서는 여전히 불분명합니다. 누군가가 …

37 prediction  terminology  causality 

X와 Y는 상관되지 않습니다 (-.01). 그러나 X를 Y를 예측하는 다중 회귀 분석에 배치 할 때 3 개 (A, B, C) 다른 (관련) 변수와 함께 X와 2 개의 다른 변수 (A, B)는 Y의 중요한 예측 변수입니다. A, B) 변수는 회귀 외부의 Y와 유의 한 상관 관계가 있습니다. 이러한 결과를 어떻게 해석해야합니까? …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

그것들은 모두 노드에 의한 임의의 변수와 (아마도 지시 된) 가장자리를 통한 (의) 의존성을 나타내는 것처럼 보입니다. 나는 베이지안의 관점에 관심이 있습니다.

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model