Statistiche e Big Data dag

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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario

Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

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Indipendenza statistica significa mancanza di causalità?

Due variabili casuali A e B sono statisticamente indipendenti. Ciò significa che nel DAG del processo: e ovviamente . Ma questo significa anche che non c'è porta d'ingresso dalla B alla A?P ( A | B ) = P ( A )( A ⊥⊥ B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P( A | B …

40 independence causality bayesian-network dag

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Rappresentazione degli effetti di interazione nei grafici aciclici diretti

I grafici aciclici diretti (DAG; ad es. Groenlandia, et al, 1999) fanno parte di un formalismo di inferenza causale dall'interpretazione controfattuale del campo di causalità. In questi grafici la presenza di una freccia dalla variabile alla variabile afferma che la variabile provoca direttamente (qualche cambiamento nel rischio di) la variabile …

17 interaction causality dag

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È possibile scrivere un'equazione variabile dello strumento come un grafico aciclico diretto (DAG)?

I grafici aciclici diretti (DAG) sono rappresentazioni visive efficienti di ipotesi causali qualitative in modelli statistici, ma possono essere utilizzate per presentare una normale equazione variabile dello strumento (o altre equazioni)? Se é cosi, come? Se no, perché?

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I bordi nel grafico aciclico diretto rappresentano la causalità?

Sto studiando Probabilistic Graphical Models , un libro per l'autoapprendimento. I bordi in un grafico aciclico diretto (DAG) rappresentano le relazioni causali? E se volessi costruire una rete bayesiana , ma non sono sicuro della direzione delle frecce al suo interno? Tutti i dati che mi diranno sono le correlazioni …

13 causality graphical-model bayesian-network dag

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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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Come rappresentare correttamente le variabili di differenza nei DAG?

Se sono interessato agli effetti causali della variazione di una variabile ( ) su un risultato ( ), come lo rappresenterei in un grafico aciclico diretto (DAG)?EEEOOO Supponiamo che , dove ed verificano a volte 1 e 2, un DAG corretto sia: ΔE2=E2−E1ΔE2=E2-E1\Delta E_2 = E_2 - E_1E1E1E_1E2E2E_2 1. Supponendo …

8 time-series dag

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