Statistiche e Big Data causality

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Gli statistici del settore privato cercano di determinare la causalità?

Gli econometrici accademici sono spesso interessati a determinare la causalità. Sembra che tutti i lavori di scienza statistica / dati del settore privato di cui ho sentito siano solo alla ricerca di modelli predittivi. Ci sono lavori nel settore privato (o lavori governativi) che ricercano la causalità?

12 econometrics causality careers

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Effetto causale delle regolazioni della porta posteriore e della porta anteriore

Se volessimo calcolare l'effetto causale di su nel grafico causale di seguito, possiamo usare sia i teoremi di regolazione della porta di servizio che quelli di regolazione della porta di casa, cioè 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)) = …

12 self-study causality graph-theory dag

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Una comprensione laica della differenza tra regolazione della porta posteriore e della porta d'ingresso

Mi riferisco alla regolazione della porta posteriore e alla regolazione della porta anteriore qui : Regolazione back-door : il problema epidemiologico archetipico nelle statistiche è di regolare l'effetto di un confonditore misurato. Il criterio back-door di Pearl generalizza questa idea. Regolazione della porta d'ingresso : se alcune variabili non sono …

12 causality dag

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Sconcertatezza nel modello causale di Rubin - spiegazione di Layman

Quando si implementa il modello causale di Rubin, uno dei presupposti (non verificabili) di cui abbiamo bisogno è l'incondondanza, il che significa ( Y( 0 ) , Y( 1 ) ) ⊥ T| X(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X Laddove l'LHS sono i controfattuali, T è il trattamento e X sono le covariate per …

12 causality treatment-effect confounding

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In che modo le variabili strumentali affrontano il bias di selezione?

Mi chiedo come una variabile strumentale affronti il bias di selezione nella regressione. Ecco l'esempio che sto masticando: in Mostly Harmless Econometrics , gli autori discutono di una regressione IV relativa al servizio militare e ai guadagni più avanti nella vita. La domanda è: "Il servizio militare aumenta o diminuisce …

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Perché usare i dati della sezione trasversale per inferire / prevedere i cambiamenti longitudinali è una cosa negativa?

Sto cercando un documento che spero esista, ma non so se lo fa. Potrebbe essere una serie di casi studio, e / o un argomento della teoria della probabilità, sul perché l'uso di dati trasversali per inferire / prevedere i cambiamenti longitudinali può essere una cosa negativa (cioè non è …

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Esiste un test per la distorsione da variabile omessa in OLS?

Sono a conoscenza del test di ripristino Ramsey che può rilevare dipendenze non lineari. Tuttavia, se si elimina semplicemente uno dei coefficienti di regressione (dipendenze semplicemente lineari), è possibile che si verifichi una distorsione, a seconda delle correlazioni. Questo ovviamente non viene rilevato dal test di ripristino. Non ho trovato …

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La direzione della causalità tra strumento e variabile è importante?

Lo schema standard della variabile strumentale in termini di causalità ( ->) è: Z -> X -> Y Dove Z è uno strumento, X una variabile endogena e Y una risposta. È possibile che le seguenti relazioni: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y sono anche validi? Mentre la …

11 causality instrumental-variables endogeneity

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Risorse online per la filosofia della causalità per l'inferenza causale

Puoi consigliare libri, articoli, saggi, tutorial / corsi online, ecc. Che potrebbero essere interessanti e utili per un epidemiologo / biostatista per conoscere la filosofia della causalità / inferenza causale? Conosco un bel po 'di fare un'inferenza causale da un quadro di epi e biostati, ma vorrei imparare qualcosa sulla …

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Come trovi le relazioni causali nei dati?

Diciamo che ho una tabella con le colonne "A", "B" Esiste un metodo statistico per determinare se "A" provoca "B"? Non si può davvero usare la Pearson's r, perché: verifica solo la correlazione tra valori la correlazione non è causalità La r di Pearson può solo correlare relazioni lineari Quindi …

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L'assunzione di linearità nella regressione lineare è semplicemente una definizione di

Sto rivedendo la regressione lineare. Il libro di testo di Greene afferma: Ora, naturalmente, ci saranno altre ipotesi sul modello di regressione lineare, come E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0 . Questa assunzione combinata con l'assunzione di linearità (che in effetti definisce ϵϵ\epsilon ), mette la struttura sul modello. Tuttavia, l'assunto di linearità di per …

10 econometrics linear-model assumptions causality definition

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Il Paradox di Simpson copre tutte le istanze di inversione da una variabile nascosta?

Quella che segue è una domanda sulle molte visualizzazioni offerte come "prova per immagine" dell'esistenza del paradosso di Simpson, e forse una domanda sulla terminologia. Il paradosso di Simpson è un fenomeno abbastanza semplice da descrivere e fornire esempi numerici (la ragione per cui ciò può accadere è profonda e …

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Scelta dei pesi dei percorsi nei modelli concettuali SEM per gemelli identici e fraterni usando openMx

Sto esaminando il pacchetto R OpenMx per un'analisi epidemiologica genetica al fine di imparare a specificare e adattare i modelli SEM. Sono nuovo in questo, quindi abbi pazienza. Sto seguendo l'esempio a pagina 59 della Guida dell'utente di OpenMx . Qui disegnano il seguente modello concettuale: E nel specificare i …

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Qual è la relazione tra inferenza causale e previsione?

Quali sono le relazioni e le differenze tra inferenza causale e predizione (sia classificazione che regressione)? Nel contesto della previsione, abbiamo il predittore / variabili di input e variabili di risposta / output. Ciò significa che esiste una relazione causale tra le variabili di input e output? Quindi, la previsione …

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È possibile avere una variabile che funge sia da modificatore di effetto che da confondente?

È possibile avere una variabile che agisce sia da modificatore di effetto (misurazione) che da confondente per una data coppia di associazioni rischio-risultato? Non sono ancora sicuro della distinzione. Ho esaminato la notazione grafica per aiutarmi a capire la differenza, ma le differenze nella notazione sono sconcertanti. Sarebbe utile una …

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