Вопросы с тегом «causality»

Какие теоретические подходы к причинности я должен знать как прикладной статистик / эконометрик? Я знаю (очень немного) Причинно-следственная модель Неймана – Рубина (и Рой , Гавелмо и т. Д.) Работа Перла о причинности Причинность Грейнджера (хотя и менее ориентированная на лечение) Какие концепции мне не хватает или мне следует знать? …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

Я пытаюсь научить себя Грейнджер Причинности. Я прочитал сообщения на этом сайте и несколько хороших статей в Интернете. Я также наткнулся на очень полезный инструмент, Bivariate Granger Causality - бесплатный статистический калькулятор , который позволяет вам вводить временные ряды и вычислять статистику Грейнджера. Ниже приведен пример данных, представленных на сайте. …

16 time-series  causality  granger-causality 

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: 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. …

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 

Я пытаюсь понять логику d-разделения в каузальных байесовских сетях. Я знаю, как работает алгоритм, но я не совсем понимаю, почему «поток информации» работает так, как указано в алгоритме. Например, на графике выше, давайте подумаем, что нам дан только X, и никакой другой переменной не наблюдалось. Затем по правилам d-разделения поток …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

Направленные ациклические графы (DAG) являются эффективными визуальными представлениями качественных причинных предположений в статистических моделях, но могут ли они использоваться для представления регулярного уравнения переменной инструмента (или других уравнений)? Если так, то как? Если нет, то почему?

15 causality  instrumental-variables  dag 

Я читал некоторые статьи, и мне неясно, каковы конкретные определения среднего эффекта лечения (ATE) и предельного эффекта лечения (MTE). Они одинаковы? По словам Остина ... Условный эффект - это средний эффект перемещения объекта от необработанного к леченному на уровне субъекта. Коэффициент регрессии для переменной индикатора назначения лечения из модели многомерной …

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

Согласно М. Кацу в его книге « Анализ многовариантности» (Раздел 1.2, стр. 6): « Определяющий фактор связан с фактором риска и причинно связан с результатом. » Почему оппонент должен быть причинно связан с результатом? Достаточно ли будет связывающего с результатом?

14 causality  definition  confounding 

Контекст этого вопроса находится в рамках здравоохранения, т. Е. Рассматривает один или несколько методов лечения при заболевании. Похоже, что даже уважаемые исследователи путают термины действенность и эффективность , используя термины взаимозаменяемо. Как можно думать об эффективности по сравнению с эффективностью таким образом, чтобы помочь устранить путаницу? Какой тип дизайна исследования …

14 epidemiology  causality  clinical-trials  definition  instrumental-variables 

Я видел оператор do(x)do(x)do(x) везде в обзоре литературы, который я делаю о причинности (см., Например, эту запись в Википедии ). Однако я не могу найти формальное и общее определение этого оператора. Может кто-нибудь указать мне хорошую ссылку на это? Меня интересует общее определение, а не его интерпретация в конкретном эксперименте.

14 references  causality  definition 

В настоящее время я работаю над проблемой, в которой у нас небольшой набор данных, и меня интересует причинно-следственное влияние лечения на результат. Мой консультант поручил мне выполнить одномерную регрессию для каждого предиктора с результатом в качестве ответа, а затем назначением лечения в качестве ответа. То есть меня просят согласовать регрессию …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

Регрессия yyy на xxx не должна быть причинной, если есть пропущенные переменные, которые влияют как на xxx и на yyy . Но если не для пропущенных переменных и ошибки измерения, является ли регрессия причиной? То есть, если каждая возможная переменная включена в регрессию?

13 regression  bias  causality 

Я понимаю причинно-следственную связь, используемую в микроэкономике (в частности, в IV или при расчете разрыва регрессии), а также причинность Грейнджера, используемую в эконометрике временных рядов. Как мне связать одно с другим? Например, я видел, как оба подхода использовались для данных панели (скажем, , T = 20 ). Любая ссылка на …

13 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

Я изучаю вероятностные графические модели , книгу для самостоятельного изучения. Представляют ли ребра в ориентированном ациклическом графе (DAG) причинные связи? Что если я хочу построить байесовскую сеть , но я не уверен в направлении стрелок в ней? Все данные скажут мне, что наблюдаются корреляции, а не взаимосвязь между ними. Я …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

Сопоставление баллов склонности используется для определения причинно-следственных связей в наблюдательных исследованиях (см. Статью Розенбаума / Рубина ). Что за простая интуиция, почему она работает? Другими словами, почему, если мы удостоверимся, что вероятность участия в лечении одинакова для двух групп, смешанные эффекты исчезнут, и мы можем использовать результат, чтобы сделать причинные …

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

В «Книге причины» Иудеи Перл он говорит о том, что он называет Лестницей Причинности, которая, по сути, представляет собой иерархию, состоящую из разных уровней причинного мышления. Самый низкий уровень связан с паттернами ассоциации в наблюдаемых данных (например, корреляция, условная вероятность и т. Д.), Следующий фокусируется на вмешательстве (что произойдет, если …

12 causality