Die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung.
Hier ist der Artikel, der diese Frage motiviert hat: Macht uns Ungeduld dick? Mir hat dieser Artikel gefallen und er zeigt sehr gut das Konzept des „Kontrollierens für andere Variablen“ (IQ, Karriere, Einkommen, Alter usw.), um die wahre Beziehung zwischen den beiden fraglichen Variablen am besten...
Korrelation impliziert keine Kausalität, da es viele Erklärungen für die Korrelation geben könnte. Aber impliziert Kausalität Korrelation? Intuitiv würde ich denken, dass das Vorhandensein von Kausalität zwangsläufig eine gewisse Korrelation bedeutet. Aber meine Intuition hat mir in der Statistik...
Wir alle wissen, dass das Mantra "Korrelation bedeutet keine Kausalität" in allen Statistikstudenten des ersten Studienjahres enthalten ist. Es gibt einige schöne Beispiele hier die Idee zu illustrieren. Aber manchmal Korrelation tut Verursachung bedeuten. Das folgende Beispiel stammt von dieser...
Ich lese The Book of Why von Judea Pearl und es geht mir unter die Haut 1 . Insbesondere scheint es mir, dass er die "klassische" Statistik bedingungslos kritisiert, indem er argumentiert, dass die Statistik niemals in der Lage ist, Kausalzusammenhänge zu untersuchen, dass sie niemals an...
Ich weiß, dass Korrelation nicht Kausalität impliziert, aber impliziert ein Fehlen von Korrelation ein Fehlen von
Im Jahr 2000 veröffentlichte Judea Pearl Causality . Welche Kontroversen umgeben diese Arbeit? Was sind ihre
In seiner Arbeit "Statistics and Causal Inference" von 1984 hat Paul Holland eine der grundlegendsten Fragen in der Statistik aufgeworfen: Was kann ein statistisches Modell über die Kausalität aussagen? Dies führte zu seinem Motto: KEINE URSACHE OHNE MANIPULATION in denen die Bedeutung...
Ich verstehe, dass die grundlegende Definition der Endogenität darin besteht, dass nicht erfüllt ist, aber was bedeutet dies im Sinne der realen Welt? Ich habe den Wikipedia-Artikel mit dem Beispiel für Angebot und Nachfrage gelesen und versucht, einen Sinn daraus zu ziehen, aber es hat nicht...
Ich weiß, dass diese Frage milliardenfach gestellt wurde, und bin daher nach einem Online-Blick fest davon überzeugt, dass die Korrelation zwischen zwei Variablen keine Kausalität impliziert. In einem meiner Statistikvorträge hatten wir heute einen Gastvortrag eines Physikers über die Bedeutung...
Ich gebe zu, dass ich in Bezug auf Neigungsbewertungen und Kausalanalysen relativ neu bin. Eine Sache, die mir als Neuling nicht klar ist, ist, wie sich das "Ausbalancieren" unter Verwendung von Neigungsbewertungen mathematisch von dem unterscheidet, was passiert, wenn wir Kovariaten in einer...
Zwei Zufallsvariablen A und B sind statistisch unabhängig. Das bedeutet im DAG des Prozesses: und natürlich . Aber heißt das auch, dass es von B nach A keine Haustür gibt?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Denn dann sollten wir . Wenn dies der Fall ist, bedeutet...
Ich lese gerade " Eine Einführung in das statistische Lernen ". In Kapitel 2 diskutieren sie den Grund für die Schätzung einer Funktion .fff 2.1.1 Warum schätzen ?fff Es gibt zwei Hauptgründe, warum wir f abschätzen möchten : Vorhersage und Inferenz . Wir diskutieren nacheinander. Ich habe...
In allen mir vertrauten Zusammenhängen wird die Kreuzvalidierung ausschließlich mit dem Ziel verwendet, die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Kann die Logik der Kreuzvalidierung bei der Schätzung der unverzerrten Beziehungen zwischen Variablen erweitert werden? Während dieser Artikel von Richard...
Sie scheinen alle Zufallsvariablen durch die Knoten und (in) Abhängigkeit über die (möglicherweise gerichteten) Kanten darzustellen. Mich interessiert vor allem die Sichtweise eines
X und Y sind nicht korreliert (-.01); Wenn ich jedoch X in eine multiple Regression lege, die Y vorhersagt, sind neben drei (A, B, C) anderen (verwandten) Variablen auch X und zwei andere Variablen (A, B) signifikante Prädiktoren für Y. Beachten Sie, dass die beiden anderen ( A, B) Variablen sind...
Ich verstehe, dass Korrelation keine Kausalität ist . Angenommen, wir erhalten eine hohe Korrelation zwischen zwei Variablen. Wie überprüfen Sie, ob diese Korrelation tatsächlich kausal bedingt ist? Oder können wir unter welchen Bedingungen genau experimentelle Daten verwenden, um einen...
Ein Lieblingsspruch vieler Statistiker lautet: "Korrelation impliziert keine Kausalität." Dies ist sicherlich wahr, aber eine Sache, die hier impliziert zu sein scheint, ist, dass Korrelation wenig oder keinen Wert hat. Ist das wahr? Ist es sinnlos zu wissen, dass zwei Variablen miteinander...
Frage: Kann man aus der Sicht eines Statistikers (oder eines Praktikers) die Kausalität mit Hilfe von Neigungsbewertungen anhand einer Beobachtungsstudie ( kein Experiment ) ableiten ? Bitte, wollen Sie keinen Flammenkrieg oder eine fanatische Debatte beginnen. Hintergrund: In unserem...
Was sind gute Bücher, die die Kausalanalyse einführen? Ich denke an eine Einführung, die sowohl die Prinzipien der Kausalanalyse erklärt als auch zeigt, wie verschiedene statistische Methoden verwendet werden könnten, um diese Prinzipien
Kürzlich bin ich auf mehrere Artikel und Online-Ressourcen gestoßen, die Granger-Kausalität erwähnen . Ein kurzer Blick in den entsprechenden Wikipedia-Artikel hat den Eindruck erweckt, dass sich dieser Begriff auf die Kausalität im Kontext von Zeitreihen (oder allgemeiner auf stochastische...