Kontext Eine beliebte Frage auf dieser Website lautet " Was sind häufige statistische Sünden? ". Eine der genannten Sünden ist die Annahme, dass "Korrelation Kausalität impliziert ..." ein Zusammenhang ist In den Kommentaren mit 5 positiven Stimmen heißt es dann: "Google verdient 65 Milliarden...
Mir ist aufgefallen, dass dieses Problem in der statistischen Beratung häufig auftritt, und ich war sehr gespannt auf Ihre Gedanken. Kontext Ich spreche oft mit Forschungsstudenten, die eine Studie ungefähr wie folgt durchgeführt haben: Beobachtungsstudie Die Stichprobengröße kann 100, 200, 300...
Aus der Wikipedia-Seite mit dem Titel Korrelation impliziert nicht Kausalität , Für zwei beliebige korrelierte Ereignisse, A und B, umfassen die verschiedenen möglichen Beziehungen: A verursacht B (direkte Ursache); B verursacht A (umgekehrte Ursache); A und B sind Konsequenzen einer gemeinsamen...
Die Terminologie hier ist ein Durcheinander. "Strukturgleichung" ist ungefähr so vage wie "Architekturbrücke" und "Bayes'sches Netzwerk" ist an sich nicht Bayes'sch . Noch besser, Judea Pearl , Gott der Kausalität, sagt, dass die beiden Schulen der Modelle fast identisch sind. Also, was sind...
Ich möchte ein einfaches Mediationsmodell mit einer IV, einer DV und einem Mediator testen. Der indirekte Effekt ist signifikant, wie durch das SPSS-Makro von Preacher und Hayes getestet, was darauf hindeutet, dass der Mediator dazu dient, die Beziehung statistisch zu vermitteln. Wenn ich über...
Gerichtete azyklische Graphen (DAGs, z. B. Greenland et al., 1999) sind Teil eines Formalismus der kausalen Folgerung aus der kontrafaktischen Interpretation des Kausalitätslagers. In diesen Diagrammen bedeutet das Vorhandensein eines Pfeils von Variable EINEINA zu Variable BBB , dass Variable...
Ich suche nach konkreten, realen Fällen, in denen ein Kausalzusammenhang unangemessen aus dem Nachweis einer Korrelation abgeleitet wurde. Insbesondere interessiere ich mich für Beispiele, die die folgenden Kriterien erfüllen: Das Vorhandensein des Kausalzusammenhangs wurde weit genug als Tatsache...
Ich hatte gerade eine Prüfung, bei der uns zwei Variablen präsentiert wurden. In einem Diktatorspiel, in dem ein Diktator 100 USD erhält und wählen kann, wie viel er senden oder behalten möchte, bestand eine positive Korrelation zwischen dem Alter und dem Betrag, den die Teilnehmer behalten...
Ich weiß, dass Korrelation nicht Kausalität bedeutet, sondern Stärke und Richtung der Beziehung. Bedeutet einfache lineare Regression Kausalität? Oder ist dafür ein Inferenztest (t-Test etc.)
Welche theoretischen Herangehensweisen an die Kausalität sollte ich als angewandter Statistiker / Ökonometriker kennen? Ich kenne die (ein bisschen) Neyman-Rubin-Kausalmodell (und Roy , Haavelmo usw.) Pearl's Arbeit über Kausalität Granger-Kausalität (wenn auch weniger behandlungsorientiert) Welche...
Ich versuche, mich über Granger-Kausalität zu informieren. Ich habe die Beiträge auf dieser Seite und einige gute Artikel online gelesen. Ich bin auch auf ein sehr hilfreiches Tool gestoßen , den Bivariate Granger Causality - Free Statistics Calculator , mit dem Sie Ihre Zeitreihen eingeben und die...
Was ist die mathematische Definition eines Kausalzusammenhangs zwischen zwei Zufallsvariablen? Wann würde man bei einer Stichprobe aus der gemeinsamen Verteilung zweier Zufallsvariablen und sagen, dass verursacht ?XXXYYYXXXYYY Zum Kontext lese ich dieses Papier über die kausale Entdeckung...
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Ich versuche die d-Separation-Logik in kausalen Bayes'schen Netzwerken zu verstehen. Ich weiß, wie der Algorithmus funktioniert, aber ich verstehe nicht genau, warum der "Informationsfluss" so funktioniert, wie er im Algorithmus angegeben ist. Nehmen wir zum Beispiel in der obigen Grafik an,...
Directed Acyclic Graphs (DAGs) sind effiziente visuelle Darstellungen qualitativer kausaler Annahmen in statistischen Modellen. Können sie jedoch verwendet werden, um eine reguläre Instrumentenvariablengleichung (oder andere Gleichungen) darzustellen? Wenn das so ist, wie? Wenn nicht,...
Laut M. Katz in seinem Buch Multivariable Analysis (Abschnitt 1.2, Seite 6) ist „ ein Confounder mit dem Risikofaktor verbunden und steht in ursächlichem Zusammenhang mit dem Ergebnis. “ Warum muss der Confounder in ursächlichem Zusammenhang mit dem Ergebnis stehen? Wäre es genug sein für die...
Ich habe das gesehen Betreiber überall in einiger Literatur ich auf Kausalitäts tue (siehe zum Beispiel des Wikipedia - Eintrag ). Ich kann jedoch keine formale und allgemeine Definition dieses Operators finden.do(x)do(x)do(x) Kann mir jemand einen guten Hinweis dazu geben? Ich interessiere mich...
Der Kontext dieser Frage befindet sich in einem Gesundheitsrahmen, dh es werden eine oder mehrere Therapien bei der Behandlung einer Erkrankung untersucht. Es scheint, dass selbst angesehene Forscher die Begriffe Wirksamkeit und Wirksamkeit verwechseln , indem sie sie austauschbar verwenden. Wie...
Ich habe einige Artikel gelesen und bin mir nicht sicher, was die spezifischen Definitionen des durchschnittlichen Behandlungseffekts (ATE) und des marginalen Behandlungseffekts (MTE) angeht. Sind sie gleich Nach Austin ... Ein bedingter Effekt ist der durchschnittliche Effekt auf Subjektebene,...
Propensity Score Matching wird verwendet, um kausale Schlussfolgerungen in Beobachtungsstudien zu ziehen (siehe das Rosenbaum / Rubin-Papier ). Was ist die einfache Intuition dahinter, warum es funktioniert? Mit anderen Worten, warum verschwinden die verwirrenden Effekte, wenn wir sicherstellen,...