Perguntas com a marcação «causality»

Quais abordagens teóricas da causalidade eu devo conhecer como estatístico / economista aplicado? Eu sei o (um pouquinho) Modelo causal de Neyman – Rubin (e Roy , Haavelmo etc.) O trabalho de Pearl sobre causalidade Causalidade de Granger (embora menos orientada para o tratamento) De quais conceitos sinto falta ou …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

Estou tentando me educar sobre a causalidade de Granger. Eu li as postagens neste site e vários bons artigos online. Também encontrei uma ferramenta muito útil, a Calculadora Bivariada de Causalidade de Granger - Estatísticas Gratuitas , que permite que você insira suas séries temporais e calcule as Estatísticas de …

16 time-series  causality  granger-causality 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: 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] <- …

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 

Estou tentando entender a lógica da separação d nas redes bayesianas causais. Eu sei como o algoritmo funciona, mas não entendo exatamente por que o "fluxo de informações" funciona como declarado no algoritmo. Por exemplo, no gráfico acima, vamos pensar que recebemos apenas X e nenhuma outra variável foi observada. …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

Os gráficos acíclicos direcionados (DAGs) são representações visuais eficientes de suposições causais qualitativas em modelos estatísticos, mas podem ser usados ​​para apresentar uma equação variável de instrumento regular (ou outras equações)? Se sim, como? Se não, por que?

15 causality  instrumental-variables  dag 

Tenho lido alguns artigos e não estou claro sobre as definições específicas de Efeito Médio do Tratamento (ATE) e Efeito Marginal do Tratamento (MTE). Eles são os mesmos? De acordo com Austin ... Um efeito condicional é o efeito médio, no nível do sujeito, de mover um sujeito de não …

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

De acordo com M. Katz em seu livro Multivariable analysis (Seção 1.2, página 6), " Um fator de confusão está associado ao fator de risco e causalmente relacionado ao resultado " . Por que o fator de confusão deve estar causalmente relacionado ao resultado? Seria suficiente o fator de confusão …

14 causality  definition  confounding 

O contexto desta questão está dentro de uma estrutura de saúde, ou seja, olhando para uma ou mais terapias no tratamento de uma condição. Parece que mesmo pesquisadores respeitados confundem os termos eficácia e eficácia , usando os termos de forma intercambiável. Como alguém pode pensar em eficácia versus eficácia …

14 epidemiology  causality  clinical-trials  definition  instrumental-variables 

Eu já vi o operador do(x)do(x)do(x) em toda parte em alguma revisão de literatura que estou fazendo sobre causalidade (veja, por exemplo, esta entrada da wikipedia ). No entanto, não consigo encontrar uma definição formal e geral desse operador. Alguém pode me indicar uma boa referência sobre isso? Estou interessado …

14 references  causality  definition 

Atualmente, estou trabalhando em um problema no qual temos um pequeno conjunto de dados e estamos interessados ​​no efeito causal de um tratamento no resultado. Meu orientador me instruiu a realizar uma regressão univariada em cada preditor com o resultado como resposta e, em seguida, a atribuição do tratamento como …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

Uma regressão de yyy em xxx não precisa ser causal se houver variáveis ​​omitidas que influenciam xxx e yyy . Mas se não for para variáveis ​​omitidas e erro de medição, uma regressão é causal? Ou seja, se todas as variáveis ​​possíveis forem incluídas na regressão?

13 regression  bias  causality 

Entendo a causalidade usada na microeconomia (em particular o design de descontinuidade por IV ou regressão) e também a causalidade de Granger usada na econometria de séries temporais. Como me relaciono um com o outro? Por exemplo, eu vi as duas abordagens sendo usadas para dados em painel (digamos , …

13 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

Estou estudando modelos gráficos probabilísticos , um livro para auto-estudo. As arestas em um gráfico acíclico direcionado (DAG) representam relações causais? E se eu quiser construir uma rede bayesiana , mas não tiver certeza da direção das setas nela? Todos os dados vão me dizer são as correlações observadas, não …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

A correspondência do escore de propensão é usada para fazer inferências causais em estudos observacionais (consulte o artigo de Rosenbaum / Rubin ). Qual é a intuição simples por trás de por que funciona? Em outras palavras, por que, se garantirmos que a probabilidade de participar do tratamento seja igual …

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

No "Livro do Porquê" da Judea Pearl, ele fala sobre o que chama de Escada da Causação, que é essencialmente uma hierarquia composta por diferentes níveis de raciocínio causal. O mais baixo diz respeito aos padrões de associação nos dados observados (por exemplo, correlação, probabilidade condicional etc.), o próximo se …

12 causality