«causality» etiketlenmiş sorular

Rubin'in nedensel modelini uygularken, ihtiyacımız olan (test edilemez) varsayımlardan biri anlamsızlıktır, yani (Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X LHS'nin karşı olgusal olduğu durumlarda, T tedavidir ve X kontrol ettiğimiz ortak değişkenlerdir. Bunu Rubin Nedensel Modeli hakkında fazla bir şey bilmeyen bir kişiye nasıl tarif edeceğini merak ediyorum. Teorik olarak bu varsayımı niye ihtiyacımız olduğunu …

13 causality  treatment-effect  confounding 

Judea Pearl'ün "Neden Kitabı" nda, aslında nedensel akıl yürütmenin farklı seviyelerinden oluşan bir hiyerarşi olan Nedensellik Merdiveni dediğinden bahsediyor. En düşük olanı, gözlemlenen verilerdeki ilişki modelleri ile ilgilidir (örneğin, korelasyon, koşullu olasılık, vb.), Bir sonraki müdahale (veri oluşturma sürecini önceden belirlenmiş bir şekilde kasıtlı olarak değiştirirsek ne olur?) Ve üçüncüsü …

12 causality 

Akademik ekonometriler genellikle nedenselliğin belirlenmesi ile ilgilenirler. Duyduğum tüm özel sektör istatistik / veri bilimi işleri sadece öngörücü modeller arıyor gibi görünüyor. Özel sektörde (veya devlet işlerinde) nedensellik araştıran herhangi bir iş var mı?

12 econometrics  causality  careers 

Aşağıdaki nedensel grafikte üzerindeki nedensel etkisini hesaplamak istiyorsak , hem arka kapı ayarını hem de ön Kapı ayar teoremlerini kullanabiliriz, yani XXXYYYP( y| yapmak (X= x ) ) = ∑uP( y| x,u)P( u )P(y|yapmak(X=x))=ΣuP(y|x,u)P(u)P(y | \textit{do}(X = x)) = \sum_u P(y | x, u) P(u) ve P( y| yapmak (X= …

12 self-study  causality  graph-theory  dag 

Bir enstrümantal değişkenin regresyondaki seçim yanlılığını nasıl ele aldığını merak ediyorum. İşte çiğnediğim örnek: Çoğunlukla Zararsız Ekonometride , yazarlar, askerlik hizmeti ve daha sonraki yaşamdaki kazançlarla ilgili bir IV regresyonunu tartışıyorlar. Soru, "Askerlikte hizmet etmek gelecekteki kazançları arttırıyor mu, azalıyor mu?" Bu soruyu Vietnam savaşı bağlamında araştırıyorlar. Askerlik hizmetinin rastgele …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Var olduğunu umduğum bir kağıt arıyorum, ama olup olmadığını bilmiyorum. Boylamsal değişiklikleri ortaya çıkarmak / tahmin etmek için kesitsel verilerin kullanılmasının neden Kötü Bir Şey olabileceği (yani zorunlu olarak değil, ancak olabilir) hakkında bir dizi vaka çalışması ve / veya olasılık teorisinden bir argüman olabilir. Birkaç büyük yolla yapılan hatayı …

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section 

Doğrusal olmayan bağımlılıkları tespit edebilecek Ramsey Sıfırlama testinin farkındayım. Bununla birlikte, regresyon katsayılarından birini (sadece doğrusal bağımlılıklar) dışarı atarsanız, korelasyonlara bağlı olarak bir önyargı alabilirsiniz. Sıfırlama testi tarafından açıkça algılanmaz. Bu durum için bir test bulamadım, ancak şu ifade: "OVB için test edilemez, potansiyel atlanan değişkenler hariç." Muhtemelen makul bir …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

Enstrümantal değişkenin nedensellik ( ->) açısından standart şeması : Z -> X -> Y Burada Z bir alet, X endojen bir değişken ve Y bir cevaptır. Aşağıdaki ilişkiler mümkün mü? Z <- X ->Y Z <-> X ->Y geçerli mi? Enstrüman ve değişken arasındaki korelasyon karşılanırken, bu gibi durumlarda hariç …

11 causality  instrumental-variables  endogeneity 

Bir epidemiyolog / biyoistatist için nedensellik / nedensel çıkarım felsefesini öğrenmesi için ilginç ve yararlı olabilecek herhangi bir kitap, makale, deneme, çevrimiçi öğretici / kurs vb. Önerebilir misiniz? Aslında bir epi ve biyostats çerçevesinden nedensel çıkarım yapmak hakkında biraz şey biliyorum, ama bu çalışmanın altında yatan ve motive eden felsefe …

11 references  causality  philosophical 

Diyelim ki "A", "B" sütunlarına sahip bir tablom var "A" nın "B" nin ortaya çıkmasına neden olup olmadığını belirlemek için istatistiksel bir yöntem var mı? Gerçekten kimse Pearson r kullanamaz, çünkü: sadece değerler arasındaki korelasyonu test eder korelasyon nedensellik değildir Pearson r sadece doğrusal ilişkileri ilişkilendirebilir Burada başka hangi seçeneklerim …

11 correlation  causality 

Doğrusal regresyonu gözden geçiriyorum. Greene'nin ders kitabı şöyle diyor: Şimdi, elbette, doğrusal regresyon modeli üzerinde gibi başka varsayımlar olacaktır E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0. Bu varsayım (aslında tanımlayan ϵϵ\epsilon) doğrusallık varsayımı ile birleştiğinde , yapıyı modelin üzerine yerleştirir. Bununla birlikte, doğrusallık varsayımı tek başına modelimize herhangi bir yapı , çünkü ϵϵϵ\epsilon tamamen keyfi olabilir. …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

Aşağıda, Simpson paradoksunun varlığına dair 'resimle kanıt' olarak sunulan birçok görselleştirme ve muhtemelen terminoloji ile ilgili bir soru yer almaktadır. Simpson Paradoksu, nümerik örnekleri tanımlamak ve vermek için oldukça basit bir olgudur (bunun olmasının nedeni derin ve ilginçtir). Paradoks, marjinal ilişkinin her koşullu ilişkiden farklı bir yöne sahip olduğu 2x2x2 …

10 mathematical-statistics  data-visualization  causality  contingency-tables  simpsons-paradox 

SEM modellerini nasıl belirleyeceğinizi ve sığdıracağımızı öğrenmek için genetik bir epidemiyoloji analizi için R paketi OpenMx'i inceliyorum. Ben bu konuda yeniyim, bu yüzden yanımda ol. OpenMx Kullanıcı Kılavuzu , sayfa 59'daki örneği takip ediyorum . Burada aşağıdaki kavramsal modeli çiziyorlar: Ve yolları belirlerken, gizli "bir" düğümün ağırlığını "T1" ve "T2" …

10 correlation  sem  causality  paired-data 

Nedensel çıkarım ve tahmin (hem sınıflandırma hem de regresyon) arasındaki ilişkiler ve farklılıklar nelerdir? Tahmin bağlamında, öngörücü / girdi değişkenleri ve yanıt / çıktı değişkenleri vardır. Bu, girdi ve çıktı değişkenleri arasında nedensel bir ilişki olduğu anlamına mı geliyor? Öyleyse, tahmin nedensel çıkarımın bir parçası mı? Doğru anlarsam, nedensel çıkarım, …

10 prediction  causality  definition 

Belirli bir risk-sonuç ilişkisi çifti için hem etki (ölçüm) değiştiricisi hem de karıştırıcı işlevi gören bir değişken olması mümkün müdür? Ayrımdan hala emin değilim. Farkı anlamama yardımcı olmak için grafik notasyona baktım ama notasyondaki farklar şaşırtıcı. İkisinin grafiksel / görsel açıklaması ve ne zaman çakışabileceği yararlı olacaktır.

10 interaction  causality  confounding