Statistiken und Big Data causality

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Versuchen private Statistiker, die Kausalität zu bestimmen?

Akademische Ökonomen sind häufig an der Bestimmung der Kausalität interessiert. Anscheinend suchen alle Jobs im privaten Sektor für Statistik / Datenwissenschaft, von denen ich höre, nur nach Vorhersagemodellen. Gibt es Arbeitsplätze im privaten Sektor (oder in der Regierung), die die Kausalität untersuchen?

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Kausale Wirkung durch Einstellungen der Hintertür und der Vordertür

Wenn wir den kausalen Effekt von auf im folgenden berechnen wollten , können wir sowohl den Satz für die Anpassung der Hintertür als auch für die Anpassung der Vordertür verwenden, dh XXXYYYP(y|do(X=x))=∑uP(y|x,u)P(u)P(y|do(X=x))=∑uP(y|x,u)P(u)P(y | \textit{do}(X = x)) = \sum_u P(y | x, u) P(u) und P.( y| tun (X.= x ) …

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Ein Laien, das den Unterschied zwischen der Einstellung der Hintertür und der Vordertür versteht

Ich beziehe mich auf die Hintertür Verstellung und Front-Tür Einstellung hier : Anpassung der Hintertür : Das archetypische epidemiologische Problem in der Statistik besteht darin, die Wirkung eines gemessenen Confounders anzupassen. Das Hintertürkriterium von Pearl verallgemeinert diese Idee. Anpassung der Haustür : Wenn einige Variablen nicht beobachtet werden, müssen wir …

12 causality dag

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Wie adressieren instrumentelle Variablen die Auswahlverzerrung?

Ich frage mich, wie eine instrumentelle Variable die Auswahlverzerrung bei der Regression angeht. Hier ist das Beispiel, an dem ich kaue: In Mostly Harmless Econometrics diskutieren die Autoren eine IV-Regression in Bezug auf Militärdienst und Einkommen im späteren Leben. Die Frage ist: "Steigert oder verringert der Militärdienst die zukünftigen Einnahmen?" …

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Warum ist die Verwendung von Querschnittsdaten zum Ableiten / Vorhersagen von Längsveränderungen eine schlechte Sache?

Ich suche ein Papier, von dem ich hoffe, dass es existiert, weiß aber nicht, ob es existiert. Es könnte sich um eine Reihe von Fallstudien und / oder ein Argument aus der Wahrscheinlichkeitstheorie handeln, warum die Verwendung von Querschnittsdaten zum Ableiten / Vorhersagen von Längsschnittänderungen eine schlechte Sache sein kann …

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Gibt es einen Test für ausgelassene variable Vorspannung in OLS?

Mir ist der Ramsey-Reset-Test bekannt, der möglicherweise nichtlineare Abhängigkeiten erkennt. Wenn Sie jedoch nur einen der Regressionskoeffizienten (lediglich lineare Abhängigkeiten) wegwerfen, können Sie abhängig von den Korrelationen eine Verzerrung erhalten. Dies wird vom Reset-Test offensichtlich nicht erkannt. Ich habe keinen Test für diesen Fall gefunden, aber diese Aussage: "Sie können …

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Hat die Richtung der Kausalität zwischen Instrument und variabler Materie?

Das Standardschema der instrumentellen Variablen in Bezug auf die Kausalität ( ->) lautet: Z -> X -> Y Wobei Z ein Instrument ist, X eine endogene Variable und Y eine Antwort. Ist es möglich, dass folgende Beziehungen: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y sind auch gültig? Während die …

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Unbestimmtheit in Rubins Kausalmodell - Laienerklärung

Bei der Implementierung von Rubins Kausalmodell ist eine der (nicht testbaren) Annahmen, die wir brauchen, Unbegründetheit, was bedeutet ( Y.( 0 ) , Y.( 1 ) ) ⊥ T.| X.(Y.(0),Y.(1))⊥T.|X.(Y(0),Y(1))\perp T|X Wo die LHS die Kontrafakten sind, ist das T die Behandlung und X sind die Kovariaten, auf die wir …

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Online-Ressourcen für die Philosophie der Kausalität für kausale Folgerungen

Können Sie Bücher, Artikel, Aufsätze, Online-Tutorials / Kurse usw. empfehlen, die für einen Epidemiologen / Biostatistiker interessant und nützlich wären, um etwas über die Philosophie der Kausalität / kausalen Folgerung zu lernen? Ich weiß ziemlich viel darüber, wie man tatsächlich kausale Schlussfolgerungen aus einem Epi- und Biostat-Framework zieht, aber ich …

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Wie finden Sie kausale Zusammenhänge in Daten?

Nehmen wir an, ich habe eine Tabelle mit den Spalten "A", "B". Gibt es eine statistische Methode, um festzustellen, ob "A" "B" verursacht? Man kann Pearson's r nicht wirklich benutzen, weil: Es wird nur die Korrelation zwischen Werten getestet Korrelation ist keine Kausalität Pearsons r kann nur lineare Beziehungen korrelieren …

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Probleme in der Kausalität aus Judea Pearl Book

Ich fange an, Causal Inference in Statistics, A Primer von Judea Pearl et. al. Ich habe einen Master in Mathematik, aber ich habe noch nie einen Statistikkurs belegt. Ich bin ein bisschen verwirrt von einer der frühen Studienfragen, und es gibt niemanden, den ich danach fragen kann. Ich hoffe, dass …

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Ist die Linearitätsannahme in der linearen Regression nur eine Definition von ?

Ich überarbeite die lineare Regression. Das Lehrbuch von Greene besagt: Nun wird es natürlich andere Annahmen zum linearen Regressionsmodell geben, wie beispielsweise . Diese Annahme kombiniert mit der Linearitätsannahme (die tatsächlich definiert ) strukturiert das Modell.E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0ϵϵ\epsilon Die Linearitätsannahme an sich stellt jedoch keine Struktur auf unser Modell, da völlig willkürlich …

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Deckt Simpsons Paradox alle Fälle der Umkehrung von einer versteckten Variablen ab?

Das Folgende ist eine Frage zu den vielen Visualisierungen, die als "Beweis durch Bild" für die Existenz von Simpsons Paradox angeboten werden, und möglicherweise eine Frage zur Terminologie. Simpsons Paradoxon ist ein ziemlich einfaches Phänomen, das zu beschreiben und numerische Beispiele zu nennen ist (der Grund, warum dies passieren kann, …

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Auswahl der Pfadgewichte in SEM-Konzeptmodellen für eineiige und brüderliche Zwillinge mit openMx

Ich überprüfe das R-Paket OpenMx für eine genetische epidemiologische Analyse, um zu lernen, wie SEM-Modelle spezifiziert und angepasst werden. Ich bin neu in diesem Bereich, also nimm ihn mit. Ich folge dem Beispiel auf Seite 59 des OpenMx-Benutzerhandbuchs . Hier zeichnen sie folgendes konzeptionelles Modell: Und bei der Angabe der …

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Welche Beziehung besteht zwischen kausaler Folgerung und Vorhersage?

Welche Beziehungen und Unterschiede bestehen zwischen kausaler Inferenz und Vorhersage (sowohl Klassifikation als auch Regression)? Im Vorhersagekontext haben wir die Prädiktor- / Eingangsvariablen und die Antwort- / Ausgangsvariablen. Bedeutet das, dass es einen kausalen Zusammenhang zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen gibt? Gehört Vorhersage also zur kausalen Folgerung? Wenn ich das richtig …

10 prediction causality definition

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