Jestem odnoszące się do regulacji back-drzwiowej i regulacji przód-drzwiowego tutaj : Dostosowanie tylnych drzwi : archetypowym problemem epidemiologicznym w statystyce jest dostosowanie się do efektu mierzonego pomieszania. Kryterium tylnych drzwi Pearl uogólnia ten pomysł. Dostosowanie...
Wdrażając model przyczynowy Rubina, jednym z (niestabilnych) założeń, których potrzebujemy, jest nieuzasadnienie, co oznacza (Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X Tam, gdzie LHS jest alternatywą, T to leczenie, a X to zmienne towarzyszące, które kontrolujemy. Zastanawiam się, jak...
Dopasowanie oceny skłonności służy do wnioskowania przyczynowego w badaniach obserwacyjnych (patrz artykuł Rosenbaum / Rubin ). Jaka jest prosta intuicja, dlaczego to działa? Innymi słowy, dlaczego jeśli upewnimy się, że prawdopodobieństwo uczestniczenia w leczeniu jest równe dla obu grup, znikną...
Regresję yyy w xxx nie musi być przyczynowy, jeżeli pominięto zmienne, które mają wpływ zarówno xxx i yyy . Ale jeśli nie w przypadku pominiętych zmiennych i błędu pomiaru, to czy regresja jest przyczyną? To znaczy, czy regresja obejmuje każdą możliwą
Obecnie pracuję nad problemem, w którym mamy niewielki zestaw danych i interesuje mnie wpływ przyczynowy leczenia na wynik. Mój doradca polecił mi wykonać regresję jednowymiarową na każdym predyktorze z wynikiem jako odpowiedzią, a następnie przypisaniem leczenia jako odpowiedzią. Tzn. Poproszono...
Studiuję probabilistyczne modele graficzne , książkę do samodzielnej nauki. Czy krawędzie na ukierunkowanym wykresie acyklicznym (DAG) reprezentują relacje przyczynowe? Co jeśli chcę zbudować sieć bayesowską , ale nie jestem pewien co do kierunku strzałek? Wszystkie dane pokażą mi, że...
Jeśli chcielibyśmy obliczyć przyczynowo-skutkowy wpływ na na poniższym wykresie przyczynowym, możemy użyć zarówno twierdzeń o dopasowaniu tylnych drzwi, jak i przednich drzwi, tj. 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) i...
W „Księdze powodu” Judei Pearl mówi o tym, co nazywa drabiną przyczynową, która jest zasadniczo hierarchią złożoną z różnych poziomów rozumowania przyczynowego. Najniższe dotyczy wzorców asocjacji w obserwowanych danych (np. Korelacja, prawdopodobieństwo warunkowe itp.), Następne skupiają się na...
Ekonometrycy akademiccy są często zainteresowani określeniem związku przyczynowego. Wygląda na to, że wszystkie prace w sektorze statystyki / analizy danych w sektorze prywatnym, o których słyszę, szukają tylko modeli predykcyjnych. Czy są jakieś miejsca pracy w sektorze prywatnym (lub stanowiska...
Standardowy schemat zmiennej instrumentalnej pod względem przyczynowości ( ->) to: Z -> X -> Y Gdzie Z jest instrumentem, X zmienną endogenną, a Y odpowiedzią. Czy to możliwe, że następujące relacje: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y są również ważne? Chociaż korelacja między...
Jestem świadomy testu Ramseya Reset, który może wykryć zależności nieliniowe. Jeśli jednak wyrzucisz jeden ze współczynników regresji (tylko zależności liniowe), możesz uzyskać błąd, w zależności od korelacji. Nie jest to oczywiście wykrywane przez test Reset. Nie znalazłem testu dla tego...
Powiedzmy, że mam tabelę z kolumnami „A”, „B” Czy istnieje metoda statystyczna pozwalająca ustalić, czy „A” powoduje „B”? Tak naprawdę nie można używać r Pearsona, ponieważ: testuje tylko korelację między wartościami korelacja nie jest przyczyną Wartość r Pearsona może korelować tylko relacje...
Czy możesz polecić jakieś książki, artykuły, eseje, samouczki / kursy online itp., Które byłyby interesujące i użyteczne dla epidemiologa / biostatysty do poznania filozofii przyczynowości / wnioskowania przyczynowego? Wiem sporo na temat wnioskowania przyczynowego z frameworku epi i biostatów,...
Szukam papieru, który mam nadzieję, że istnieje, ale nie wiem, czy on istnieje. Może to być zestaw studiów przypadków i / lub argument z teorii prawdopodobieństwa, dlaczego wykorzystanie danych przekrojowych do wnioskowania / przewidywania zmian podłużnych może być złą rzeczą (tj. Niekoniecznie...
Zastanawiam się, jak zmienna instrumentalna rozwiązuje problem selekcji w regresji. Oto przykład, którego żuję: w „W większości nieszkodliwych ekonometriach ” autorzy omawiają regresję IV dotyczącą służby wojskowej i zarobków w późniejszym życiu. Pytanie brzmi: „Czy służenie w wojsku zwiększa,...
Załóżmy, że rozważam kilka niezależnych zmiennych w celu ewentualnego włączenia do opracowywanego modelu ARIMAX. Przed dopasowaniem różnych zmiennych chciałbym odfiltrować zmienne wykazujące odwrotną przyczynowość za pomocą testu Grangera (używam granger.testfunkcji z MSBVARpakietu w R, chociaż...
Jakie są zależności i różnice między wnioskowaniem przyczynowym a prognozowaniem (zarówno klasyfikacja, jak i regresja)? W kontekście prognoz mamy zmienne predykcyjne / wejściowe i zmienne odpowiedzi / wyjściowe. Czy to oznacza, że istnieje związek przyczynowy między zmiennymi wejściowymi i...
Przeglądam pakiet R OpenMx do analizy epidemiologii genetycznej, aby dowiedzieć się, jak określać i dopasowywać modele SEM. Jestem w tym nowy, więc znoś mnie. Postępuję zgodnie z przykładem na stronie 59 Podręcznika użytkownika OpenMx . Tutaj rysują następujący model koncepcyjny: Określając...
Mam pytanie o podejście różnic w różnicach z następującym równaniem standardowym: gdzie Treat jest zmienną fikcyjną dla grupy i postu traktowanego. y= a + b1leczyć + b2)post + b3)leczyć ⋅ post + uy=za+b1leczyć+b2)Poczta+b3)leczyć⋅Poczta+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} +...
Poniżej znajduje się pytanie dotyczące wielu wizualizacji przedstawionych jako „dowód za obrazem” istnienia paradoksu Simpsona i być może pytanie dotyczące terminologii. Paradoks Simpsona jest dość prostym zjawiskiem, które można opisać i podać numeryczne przykłady (powód, dla którego może się to...