causality पर टैग किए गए जवाब

कार्यनीति के लिए मुझे कौन से सैद्धांतिक दृष्टिकोण को एक लागू सांख्यिकीविद् / अर्थशास्त्री के रूप में जानना चाहिए? मुझे पता है (बहुत कम) नेमन-रुबिन कारण मॉडल (और रॉय , हैवेल्मो आदि) पर्ल का काम कॉजेलिटी पर ग्रैनजर कॉजेलिटी (हालांकि कम उपचार-उन्मुख) मुझे कौन सी अवधारणाएं याद आती हैं या …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

मैं खुद को ग्रेंजर कॉजेलिटी पर शिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने इस साइट पर पोस्ट और कई अच्छे लेख ऑनलाइन पढ़े हैं। मैं भी एक बहुत ही उपयोगी उपकरण के साथ आया, बिवरिएट ग्रेंजर कॉजेलिटी - फ्री स्टैटिस्टिक्स कैलकुलेटर , जो आपको अपनी समय श्रृंखला में प्रवेश …

16 time-series  causality  granger-causality 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: 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" …

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 

मैं Causal Bayesian Networks में d- सेपरेशन लॉजिक को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। मुझे पता है कि एल्गोरिथ्म कैसे काम करता है, लेकिन मुझे समझ में नहीं आता है कि एल्गोरिथ्म में "सूचना का प्रवाह" क्यों काम करता है। उदाहरण के लिए ऊपर दिए गए ग्राफ़ में, हमें …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

निर्देशित चक्रीय ग्राफ (DAG) सांख्यिकीय मॉडल में गुणात्मक कारण धारणाओं के कुशल दृश्य प्रतिनिधित्व हैं, लेकिन क्या उनका उपयोग नियमित साधन चर समीकरण (या अन्य समीकरण) प्रस्तुत करने के लिए किया जा सकता है? यदि हां, तो कैसे? यदि नहीं, तो क्यों?

15 causality  instrumental-variables  dag 

मैं कुछ पत्र पढ़ रहा हूं, और मैं औसत उपचार प्रभाव (एटीई), और सीमांत उपचार प्रभाव (एमटीई) की विशिष्ट परिभाषाओं के बारे में स्पष्ट नहीं हूं। क्या यह वही है? ऑस्टिन के अनुसार ... एक सशर्त प्रभाव औसत स्तर है, विषय स्तर पर, किसी विषय को अनुपचारित से इलाज तक …

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

एम। काट्ज़ ने अपनी पुस्तक मल्टीवीरेबल एनालिसिस (धारा 1.2, पेज 6) में कहा है, " एक कन्फ़्यूडर रिस्क फैक्टर से जुड़ा होता है और परिणाम से संबंधित होता है। " कन्फ़्यूडर को परिणाम से संबंधित क्यों होना चाहिए ? क्या कन्फ्यूडर के लिए यह पर्याप्त होगा कि वह परिणाम के …

14 causality  definition  confounding 

इस सवाल का संदर्भ एक स्वास्थ्य ढांचे के भीतर है यानी किसी स्थिति के उपचार में एक या अधिक उपचारों को देखना। ऐसा प्रतीत होता है कि यहां तक ​​कि अच्छी तरह से सम्मानित शोधकर्ताओं ने शब्दों की प्रभावकारिता और प्रभावशीलता को भ्रमित किया , शब्दों का परस्पर उपयोग करते …

14 epidemiology  causality  clinical-trials  definition  instrumental-variables 

मैंने ऑपरेटर को हर जगह कुछ साहित्य समीक्षा में देखा है जो मैं Causality (उदाहरण के लिए, इस विकी प्रविष्टि ) पर कर रहा हूं । हालाँकि, मुझे इस ऑपरेटर की औपचारिक और सामान्य परिभाषा नहीं मिल रही है।घओ ( एक्स )do(x)do(x) क्या कोई मुझे इस पर एक अच्छा संदर्भ …

14 references  causality  definition 

मैं कारण के रूप में सूक्ष्मअर्थशास्त्र (विशेष रूप से चतुर्थ या प्रतिगमन विरूपता डिजाइन) में उपयोग किया जाता है और समय-श्रृंखला अर्थमिति में उपयोग किए जाने वाले ग्रेंजर कारण भी समझता हूं । मैं एक को दूसरे के साथ कैसे संबंधित करूं? उदाहरण के लिए, मैंने पैनल डेटा के लिए …

14 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

मैं वर्तमान में एक समस्या पर काम कर रहा हूं जिसमें हमारे पास एक छोटा डेटासेट है और परिणाम पर एक उपचार के कारण प्रभाव में रुचि रखते हैं। मेरे सलाहकार ने मुझे प्रतिक्रिया के रूप में परिणाम के साथ प्रत्येक भविष्यवक्ता पर एक अविभाज्य प्रतिगमन करने का निर्देश दिया …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

यदि और दोनों को प्रभावित करने वाले छोड़े गए चर हैं तो पर का एक प्रतिगमन कारण नहीं हो सकता है । लेकिन नहीं छोड़ा गया चर और माप त्रुटि के लिए, एक प्रतिगमन कारण है? यही है, अगर हर संभव चर प्रतिगमन में शामिल है?yyyxxxxxxyyy

13 regression  bias  causality 

मैं सेल्फ-स्टडी के लिए एक पुस्तक प्रोबेबिलिस्टिक ग्राफिकल मॉडल का अध्ययन कर रहा हूं । क्या एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ (DAG) में किनारे कारण संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं? क्या होगा यदि मैं एक बायेसियन नेटवर्क का निर्माण करना चाहता हूं , लेकिन मुझे इसमें तीरों की दिशा के बारे …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

प्रिजर्वेशन स्कोर मिलान का उपयोग अवलोकन संबंधी अध्ययनों में कारण निष्कर्ष बनाने के लिए किया जाता है ( रोसेनबम / रुबिन पेपर देखें )। यह काम करने के पीछे सरल अंतर्ज्ञान क्यों है? दूसरे शब्दों में, यदि हम यह सुनिश्चित करते हैं कि उपचार में भाग लेने की संभावना दो …

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

मैं वापस दरवाजा समायोजन और सामने के दरवाजे समायोजन की बात कर रहा हूँ यहाँ : बैक-डोर एडजस्टमेंट : आँकड़ों में चापलूसी महामारी विज्ञान समस्या एक मापा कन्फ़्यूडर के प्रभाव के लिए समायोजित करना है। पर्ल का बैक-डोर मानदंड इस विचार को सामान्य करता है। मोर्चा-डोर समायोजन : यदि कुछ …

13 causality  dag