Statistiques et Big Data causality

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Comment exactement "contrôler pour d'autres variables"?

Voici l'article qui a motivé cette question: L'impatience fait-elle grossir? J'ai aimé cet article et il illustre bien le concept de «contrôle des autres variables» (QI, carrière, revenu, âge, etc.) afin de mieux isoler la relation réelle entre les deux variables en question. Pouvez-vous m'expliquer comment vous contrôlez réellement les …

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La causalité implique-t-elle une corrélation?

La corrélation n'implique pas de causalité, car il pourrait y avoir de nombreuses explications à la corrélation. Mais la causalité implique-t-elle une corrélation? Intuitivement, je penserais que la présence de causalité signifie qu'il y a nécessairement une corrélation. Mais mon intuition ne m'a pas toujours bien servi en statistiques. La …

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Dans quelles conditions la corrélation implique-t-elle une causalité?

Nous savons tous que le mantra "la corrélation n'implique pas la causalité" est utilisé par tous les étudiants en statistiques de première année. Il y a quelques bons exemples ici pour illustrer l'idée. Mais parfois , la corrélation n'implique la causalité. L'exemple suivant tire de cette page Wikipedia Par exemple, …

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The Book of Why de Judea Pearl: Pourquoi frappe-t-il les statistiques?

Je lis The Book of Why de Judea Pearl, et cela me passe à la peau 1 . Plus précisément, il me semble qu’il dénigre inconditionnellement les statistiques "classiques" en invoquant un argument de paille selon lequel les statistiques ne sont jamais, jamais en mesure d’enquêter sur les relations de …

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Aucune corrélation n'implique aucune causalité?

Je sais que la corrélation n'implique pas de causalité mais une absence de corrélation implique une absence de causalité?

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Critique de la théorie de la causalité de Pearl

En l'an 2000, Judea Pearl a publié Causality . Quelles controverses entourent ce travail? Quelles sont ses principales critiques?

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Statistiques et inférence causale?

Dans son article de 1984 intitulé "Statistics and Causal Inference" , Paul Holland a posé l'une des questions les plus fondamentales de la statistique: Que peut dire un modèle statistique sur la causalité? Cela a conduit à sa devise: AUCUNE CAUSATION SANS MANIPULATION qui a souligné l'importance des restrictions autour …

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Que signifient «endogénéité» et «exogénéité»?

Je comprends que la définition de base de l'endogénéité est que n'est pas satisfait, mais qu'est-ce que cela signifie dans le sens du monde réel? J'ai lu l'article de Wikipedia, avec l'exemple de l'offre et de la demande, pour essayer de le comprendre, mais cela n'a pas vraiment aidé. J'ai …

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Corrélation ne signifie pas causalité; mais qu'en est-il quand l'une des variables est le temps?

Je sais que cette question a été posée un milliard de fois, donc, après avoir regardé en ligne, je suis pleinement convaincu que la corrélation entre 2 variables n'implique pas une causalité. Au cours de l'une de mes conférences de statistiques d'aujourd'hui, nous avons entendu une conférence d'un physicien sur …

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En quoi les scores de propension sont-ils différents de l’addition de covariables dans une régression et quand sont-ils préférés à cette dernière?

J'admets que je suis relativement nouveau dans les scores de propension et l'analyse causale. Une chose qui ne me semble pas évident en tant que nouveau venu est de savoir en quoi l’équilibrage à l’aide des scores de propension est mathématiquement différent de ce qui se produit lorsque nous ajoutons …

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Est-ce que l'indépendance statistique signifie l'absence de lien de causalité?

Deux variables aléatoires A et B sont statistiquement indépendantes. Cela signifie que dans le DAG du processus: et bien sûr . Mais cela signifie-t-il également qu'il n'y a pas de porte d'entrée de B à A?P ( A | B ) = P ( A )( A ⊥⊥ B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} …

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La validation croisée peut-elle être utilisée pour l'inférence causale?

Dans tous les contextes, je suis familier avec la validation croisée, elle est uniquement utilisée dans le but d'accroître la précision prédictive. La logique de la validation croisée peut-elle être étendue en estimant les relations non biaisées entre les variables? Bien que cet article de Richard Berk montre l’utilisation d’un …

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Quelle est la différence entre la prédiction et l'inférence?

Je suis en train de lire " Une introduction à l'apprentissage statistique ". Dans le chapitre 2, ils discutent de la raison d'estimer une fonctionFFf. 2.1.1 Pourquoi une estimation FFf? Il existe deux raisons principales pour lesquelles nous pouvons souhaiter estimer f : prédiction et inférence . Nous discutons chacun …

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Quelle est la relation entre les modèles hiérarchiques, les réseaux de neurones, les modèles graphiques, les réseaux bayésiens?

Ils semblent tous représenter des variables aléatoires par les nœuds et une (in) dépendance via les arêtes (éventuellement dirigées). Je suis particulièrement intéressé par le point de vue d'un bayésien.

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X et Y ne sont pas corrélés, mais X est un prédicteur significatif de Y dans la régression multiple. Qu'est-ce que ça veut dire?

X et Y ne sont pas corrélés (-.01); Cependant, lorsque je place X dans une régression multiple prédisant Y, aux côtés de trois autres variables (liées) (A, B, C), X et deux autres variables (A, B) sont des prédicteurs significatifs de Y. Notez que les deux autres ( Les variables …

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