«causality» 태그된 질문

원인과 결과의 관계.

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인과의 사다리에서 렁 2와 3의 차이점
유대 진주의 "이유서"에서 그는 원인의 사다리라고 부르는 것에 대해 이야기합니다. 이것은 본질적으로 다른 수준의 인과 추론으로 구성된 계층입니다. 가장 낮은 것은 관찰 된 데이터 (예 : 상관 관계, 조건부 확률 등)의 연관 패턴과 관련이 있으며, 다음은 개입에 중점을 둡니다 (데이터 생성 프로세스를 미리 지정된 방식으로 의도적으로 변경하면 어떻게됩니까?). 상반된 현상 …
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백도어와 프론트 도어 조정의 차이점에 대한 평신도 이해
나는 뒷문 조정과 앞문 조정을 여기에서 언급하고 있습니다 : 백도어 조정 : 통계의 전형적인 역학 문제는 측정 된 혼란 자의 효과를 조정하는 것입니다. Pearl의 백도어 기준은이 아이디어를 일반화합니다. 앞문 조정 : 일부 변수가 관찰되지 않으면 인과 관계 효과를 식별하기 위해 다른 방법을 사용해야 할 수도 있습니다. 이 페이지에는 위의 두 …
12 causality  dag 
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도구 변수는 선택 바이어스를 어떻게 처리합니까?
도구 변수가 회귀에서 선택 바이어스를 어떻게 처리하는지 궁금합니다. 내가 씹고있는 예는 다음과 같습니다. 대부분 무해한 계량 경제학 에서 저자들은 병역과 후기 소득에 관한 IV 회귀에 대해 논의합니다. 문제는 "군 복무는 미래의 수입을 늘리거나 줄입니까?"입니다. 그들은 베트남 전쟁의 맥락에서이 질문을 조사합니다. 나는 군복 무를 무작위로 배정 할 수 없으며 이것이 인과 …
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왜 종단면 변화를 추론 / 예측하기 위해 단면 데이터를 사용하는 것이 나쁜가?
나는 존재하기를 희망하는 논문을 찾고 있지만 그것이 있는지 모른다. 종단면 변화를 추론 / 예측하기 위해 단면 데이터를 사용하는 것이 왜 나쁜 것일 수 있는지에 대한 일련의 사례 연구 및 / 또는 확률 이론의 논거가 될 수 있습니다 (즉, 반드시 그런 것은 아니지만 가능할 수 있음). 영국에서 부유 한 사람들이 더 …
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OLS에서 생략 된 가변 바이어스에 대한 테스트가 있습니까?
비선형 종속성을 감지 할 수있는 Ramsey Reset 테스트를 알고 있습니다. 그러나 회귀 계수 중 하나 (단순한 선형 종속성) 만 버리는 경우 상관 관계에 따라 편차가 발생할 수 있습니다. 이것은 재설정 테스트에 의해 감지되지 않습니다. 이 경우에 대한 테스트를 찾지 못했지만이 명령문은 "잠재적 인 생략 가능한 변수를 포함하지 않으면 OVB를 테스트 …
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기기와 변수 사이의 인과 관계가 중요합니까?
인과성 측면에서 도구 변수의 표준 체계 ->는 다음과 같습니다. Z -> X -> Y Z는 기기이고, X는 내생 변수이며, Y는 반응입니다. 다음과 같은 관계가 가능합니까? Z <- X ->Y Z <-> X ->Y 유효합니까? 기기와 변수의 상관 관계가 만족 스럽지만 이러한 경우 제외 제한을 어떻게 생각할 수 있습니까? 참고 : …
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인과 추론에 대한 인과 철학에 대한 온라인 리소스
역학 / 생물 통계학자가 인과 / 인과 적 추론의 철학에 대해 흥미롭고 유용 할 수있는 책, 기사, 에세이, 온라인 자습서 / 강좌 등을 추천 할 수 있습니까? 나는 실제로 epi와 biostats 프레임 워크에서 인과 적 추론을하는 것에 대해 꽤 알고 있지만,이 연구의 기초가되고 동기를 부여하는 철학에 대해 배우고 싶습니다. 예를 …
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데이터에서 인과 관계를 어떻게 찾습니까?
열 "A", "B"가있는 테이블이 있다고 가정하겠습니다. "A"로 인해 "B"가 발생하는지 확인하는 통계적 방법이 있습니까? 피어슨의 r을 실제로 사용할 수는 없습니다. 값 간의 상관 관계 만 테스트합니다. 상관 관계가 원인이 아님 Pearson의 r은 선형 관계 만 상관시킬 수 있습니다 그래서 여기에 다른 옵션이 있습니까?
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선형 회귀 분석의 선형성 가정은 단순히 의 정의 입니까?
선형 회귀를 수정하고 있습니다. Greene의 교과서는 다음과 같이 말합니다. 물론, 선형 회귀 모델에 대한 다른 가정이있을 것입니다 예 : . 이 가정은 선형성 가정 (실제로 정의 ) 과 결합 하여 모델에 구조를 적용합니다.ϵE(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0ϵϵ\epsilon 그러나 선형성 가정 자체만으로는 모델에 어떠한 구조도 적용하지 않습니다. 은 완전히 임의적 일 수 있기 때문 입니다. …
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Simpson의 역설은 숨겨진 변수의 모든 역전 사례를 포함합니까?
다음은 심슨의 역설이 존재한다는 '그림으로 증명 된'것으로 제시된 많은 시각화에 대한 질문이며 아마도 용어에 대한 질문입니다. 심슨의 역설은 매우 간단 현상을 설명하고 (이유의 수치 예를 제공하는 것입니다 왜 이 깊고 재미 발생할 수에게). 역설은 한계 연관이 각 조건부 연관과 다른 방향을 갖는 2x2x2 우발 테이블 (Agresti, Categorical Data Analysis)이 존재한다는 …
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openMx를 사용하여 동일 및 이란성 쌍둥이를위한 SEM 개념 모델에서 경로 가중치 선택
SEM 모델을 지정하고 맞추는 방법을 배우기 위해 유전자 역학 분석을 위해 R 패키지 OpenMx를 검토하고 있습니다. 나는 이것에 익숙하지 않으므로 나와 함께하십시오. OpenMx 사용 설명서 59 페이지의 예를 따르고 있습니다. 여기 그들은 다음과 같은 개념적 모델을 그립니다. 그리고 경로를 지정할 때, 잠복 된 "하나"노드의 가중치를 표시된 bmi 노드 "T1"및 "T2"의 …
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인과 추론과 예측의 관계는 무엇입니까?
인과 추론과 예측 (분류 및 회귀)의 관계와 차이점은 무엇입니까? 예측 컨텍스트에는 예측 변수 / 입력 변수와 응답 / 출력 변수가 있습니다. 그것은 입력 변수와 출력 변수 사이에 인과 관계가 있다는 것을 의미합니까? 그렇다면 예측은 인과 추론에 속합니까? 내가 올바르게 이해하면, 인과 추론은 다른 임의의 변수가 주어진 한 임의의 변수의 조건부 …
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효과 수정 자 및 혼란 자 역할을하는 변수를 가질 수 있습니까?
주어진 위험-결과 연관 쌍에 대해 효과 (측정) 수정 자 및 혼란 자 역할을하는 변수를 가질 수 있습니까? 나는 여전히 구별이 확실하지 않다. 차이점을 이해하는 데 도움이되는 그래픽 표기법을 살펴 보았지만 표기법의 차이점은 어리둥절합니다. 두 가지에 대한 그래픽 / 시각적 설명과 이들이 겹쳐 질 수있는시기가 유용 할 것입니다.
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