«causality» etiketlenmiş sorular

Uygulamalı bir istatistikçi / ekonometri uzmanı olarak nedenselliğe hangi teorik yaklaşımları bilmeliyim? Biliyorum (çok az) Neyman – Rubin nedensel modeli (ve Roy , Haavelmo vb.) Pearl'ün Nedensellik Üzerine Çalışması Granger Nedensellik (daha az tedavi odaklı olsa da) Hangi kavramları özlüyorum ya da farkında olmam gerekir mi? İlgili: Makine öğrenmesinde nedenselliğin …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

Kendimi Granger Nedensellik konusunda eğitmeye çalışıyorum. Bu sitedeki yayınları ve çevrimiçi olarak birkaç iyi makaleyi okudum. Ayrıca, zaman dizinizi girmenizi ve Granger İstatistiklerini hesaplamanızı sağlayan Bivariate Granger Nedensellik - Ücretsiz İstatistik Hesap Makinesi adlı çok yararlı bir araçla karşılaştım . Aşağıda, sitede yer alan örnek verilerden çıktıdır. Sonuçları yorumlamada da …

16 time-series  causality  granger-causality 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Nedensel Bayes Ağlarındaki d-Separation mantığını anlamaya çalışıyorum. Algoritmanın nasıl çalıştığını biliyorum, ancak "bilgi akışı" nın neden algoritmada belirtildiği gibi çalıştığını tam olarak anlamıyorum . Örneğin yukarıdaki grafikte, bize sadece X verildiğini ve başka bir değişkenin gözlenmediğini düşünelim. Sonra d-ayırma kurallarına göre, X'den D'ye bilgi akışı: X, olan A'yı etkiler . …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

Yönlendirilmiş asiklik grafikler (DAG'ler) istatistiksel modellerde nitel nedensel varsayımların etkili görsel temsilleridir, ancak bunlar düzenli bir değişken değişken denklemi (veya diğer denklemler) sunmak için kullanılabilir mi? Öyleyse nasıl? Değilse, neden?

15 causality  instrumental-variables  dag 

Bazı makaleler okuyorum ve Ortalama Tedavi Etkisi (ATE) ve Marjinal Tedavi Etkisi'nin (MTE) spesifik tanımları konusunda net değilim. Bunlar aynı mı? Austin'e göre ... Koşullu bir etki, özne düzeyinde, bir özneyi tedavi edilmemiş durumdan tedavi edilene taşımanın ortalama etkisidir. Çok değişkenli bir regresyon modelinden bir tedavi atama göstergesi değişkeni için …

14 causality  hazard  propensity-scores  marginal-effect  marginal-model 

Çok değişkenli analiz kitabında M. Katz'a göre (Bölüm 1.2, sayfa 6), “ Bir karıştırıcı risk faktörü ile ilişkilidir ve sonuçla nedensel olarak ilişkilidir ” . Karıştırıcı neden nedensel olarak sonuçla ilgili olmalıdır ? Karışıklığın sonuçla ilişkilendirilmesi yeterli olur mu?

14 causality  definition  confounding 

Bu sorunun bağlamı bir sağlık çerçevesi içinde yani bir rahatsızlığın tedavisinde bir veya daha fazla tedaviye bakmaktır. Saygın araştırmacılar bile , terimleri birbirinin yerine kullanarak, etkinlik ve etkililik terimlerini karıştırmaktadırlar . Etkililiğe karşı etkililiği, karışıklığı ortadan kaldıracak bir şekilde nasıl düşünebiliriz? Her iki sonuç türünün belirlenmesinde ne tür çalışma tasarımları …

14 epidemiology  causality  clinical-trials  definition  instrumental-variables 

Gördüğüm Ben Nedensellik üzerine yapıyorum bazı literatür taraması her yerde operatör (bkz mesela bu wikipedia girişi ). Ancak, bu operatörün resmi ve genel bir tanımını bulamıyorum.do(x)do(x)do(x) Birisi beni bu konuda iyi bir referansa işaret edebilir mi? Belirli bir deneydeki yorumu yerine genel bir tanımla ilgileniyorum.

14 references  causality  definition 

Mikroekonomide kullanılan nedensellik (özellikle IV veya regresyon süreksizlik tasarımı) ve ayrıca zaman serisi ekonometrisinde kullanılan Granger nedenselliğini anlıyorum . Birini diğeriyle nasıl ilişkilendirebilirim? Örneğin, her iki yaklaşımın panel verileri için kullanıldığını gördüm (örneğin , ). Bu konudaki makalelere yapılan atıflar takdir edilecektir.T = 20N=30N=30N=30T=20T=20T=20

14 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

Şu anda küçük bir veri setine sahip olduğumuz ve bir tedavinin sonuç üzerindeki nedensellik etkisi ile ilgilenen bir sorun üzerinde çalışıyorum. Danışmanım, her bir prediktör üzerinde sonuç olarak yanıt olarak, daha sonra yanıt olarak tedavi atamasıyla tek değişkenli bir regresyon yapmamı söyledi. Yani, bir seferde bir değişkenle regresyona uymam ve …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

Bir regresyon yyy ile ilgili xxx hem de etkileyen değişkenler var çıkarılırsa nedensel olması gerekli değildir xxx ve yyy . Ancak atlanan değişkenler ve ölçüm hatası için değilse, bir regresyon nedensel mi? Yani, olası her değişken regresyona dahil edilirse?

13 regression  bias  causality 

Bireysel çalışma kitabı olan Olasılıksal Grafik Modelleri okuyorum . Yönlendirilmiş bir asiklik grafikteki (DAG) kenarlar nedensel ilişkileri temsil ediyor mu? Bir Bayes ağı kurmak istiyorsam , ancak içindeki okların yönünden emin değilsem ne olur? Bana söyleyecek olan tüm veriler, aralarındaki bağlantı değil gözlemlenen korelasyonlardır. Çok fazla şey istediğimi biliyorum, çünkü …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

Eğilim skor eşleştirmesi gözlemsel çalışmalarda nedensel çıkarımlar yapmak için kullanılır (bakınız Rosenbaum / Rubin makalesi ). Neden çalıştığının ardındaki basit sezgi nedir? Başka bir deyişle, neden tedaviye katılma olasılığının iki grup için eşit olduğundan emin olursak, karıştırıcı etkiler ortadan kalkar ve sonucu tedavi hakkında nedensel sonuçlar çıkarmak için kullanabiliriz?

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

Ben arka kapı ayarı ve ön kapı ayarı bahsediyorum burada : Arka kapı ayarı : İstatistiklerdeki arketipik epidemiyolojik problem, ölçülen bir karışıklığın etkisini ayarlamaktır. Pearl'ün arka kapı kriteri bu fikri genelleştirir. Ön kapı ayarı : Bazı değişkenler gözlenmezse, nedensel etkiyi tanımlamak için başka yöntemlere başvurmamız gerekebilir. Sayfa ayrıca yukarıdaki iki …

13 causality  dag