প্রশ্ন ট্যাগ «causality»

কার্যক্ষমতার জন্য কোন তাত্ত্বিক পদ্ধতির প্রয়োগ হওয়া পরিসংখ্যানবিদ / একনোমেট্রিশিয়ান হিসাবে আমার জানা উচিত? আমি জানি (খুব সামান্য) নেইম্যান – রুবিন কার্যকারিতা মডেল (এবং রায় , হাভেলমো ইত্যাদি) কার্যকারণে মুক্তার কাজ গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা (যদিও চিকিত্সা-ভিত্তিক কম) আমি কোন ধারণাগুলি মিস করি বা আমার সচেতন হওয়া উচিত? সম্পর্কিত: কোন তত্ত্বগুলি মেশিন …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

আমি নিজেকে গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা সম্পর্কে শিক্ষিত করার চেষ্টা করছি। আমি এই সাইটে পোস্ট এবং অনলাইনে বেশ কয়েকটি ভাল নিবন্ধ পড়েছি। আমি একটি খুব সহায়ক সরঞ্জাম, বিভারিয়েট গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা - ফ্রি স্ট্যাটিস্টিক্স ক্যালকুলেটরও পেয়েছি যা আপনাকে আপনার সময় সিরিজে প্রবেশ করতে এবং গ্রানজারের পরিসংখ্যান গণনা করতে দেয়। নীচে, সাইটের অন্তর্ভুক্ত নমুনা …

16 time-series  causality  granger-causality 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: 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] <- "yes" ### Gradient boosting …

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 

আমি কার্যকারণ বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলিতে ডি-বিচ্ছেদ যুক্তিটি বোঝার চেষ্টা করছি। অ্যালগরিদম কীভাবে কাজ করে তা আমি জানি তবে অ্যালগরিদমে বর্ণিত "তথ্যের প্রবাহ" কেন কাজ করে তা আমি ঠিক বুঝতে পারি না । উপরের গ্রাফের উদাহরণস্বরূপ, ভাবুন যে আমাদের কেবল এক্স দেওয়া আছে এবং অন্য কোনও ভেরিয়েবল পরিলক্ষিত হয়নি। তারপরে ডি-বিচ্ছেদের নিয়ম …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (ডিএজিএস) পরিসংখ্যানগত মডেলগুলিতে গুণগত কার্যকারণ অনুমানের দক্ষ ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা, তবে সেগুলি কি নিয়মিত উপকরণের পরিবর্তনশীল সমীকরণ (বা অন্যান্য সমীকরণ) উপস্থাপন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে? যদি তাই হয়, কিভাবে? তা না হলে কেন?

15 causality  instrumental-variables  dag 

আমি কিছু কাগজপত্র পড়ছি, এবং গড় চিকিত্সা প্রভাব (এটিই) এবং প্রান্তিক চিকিত্সা প্রভাব (এমটিই) এর নির্দিষ্ট সংজ্ঞা সম্পর্কে আমি অস্পষ্ট। তারা কি একই? অস্টিনের মতে ... একটি শর্তসাপেক্ষ প্রভাবটি সাবজেক্টটি ট্রিটমেন্ট থেকে চিকিত্সা থেকে সরানোর বিষয়ে বিষয় পর্যায়ে গড় প্রভাব average একটি মাল্টিভেরিয়েবল রিগ্রেশন মডেল থেকে চিকিত্সা অ্যাসাইনমেন্ট ইন্ডিকেটর ভেরিয়েবলের …

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

তাঁর পুস্তক এম কাট্স মতে মাল্টিভেরিয়েবল বিশ্লেষণ (বিভাগ 1.2, পৃষ্ঠা 6), " একটি confounder ঝুঁকি সঙ্গে যুক্ত এবং কার্যকারণসম্পর্কিতভাবে ফলাফল। এর সাথে সম্পর্কিত " কেন confounder করা আবশ্যক কার্যকারণসম্পর্কিতভাবে ফলাফলের সঙ্গে সম্পর্কিত? কনফন্ডারের পক্ষে ফলাফলের সাথে যুক্ত হওয়া কি যথেষ্ট হবে ?

14 causality  definition  confounding 

এই প্রশ্নের প্রসঙ্গটি স্বাস্থ্য কাঠামোর মধ্যে যেমন একটি অবস্থার চিকিত্সার জন্য এক বা একাধিক থেরাপির দিকে তাকানো। দেখা যাচ্ছে যে এমনকি ভাল সম্মানিত গবেষক পদ গুলান কার্যক্ষমতা এবং কার্যকারিতা , অদলবদল করে পদ ব্যবহার করে। কেউ কীভাবে কার্যকারিতা বনাম কার্যকারিতা সম্পর্কে এমনভাবে ভাবতে পারেন যা বিভ্রান্তি দূর করতে সহায়তা করতে …

14 epidemiology  causality  clinical-trials  definition  instrumental-variables 

আমি কার্যকারিতা সম্পর্কে যা করছি কিছু সাহিত্য পর্যালোচনাতে অপারেটরটি সর্বত্র দেখেছি উদাহরণস্বরূপ, এই উইকিপিডিয়া প্রবেশ )। তবে আমি এই অপারেটরের একটি আনুষ্ঠানিক এবং সাধারণ সংজ্ঞা পাই না।ঘও ( এক্স )do(x)do(x) কেউ আমাকে এই সম্পর্কে একটি ভাল রেফারেন্স নির্দেশ করতে পারেন? আমি একটি বিশেষ পরীক্ষায় এর ব্যাখ্যার চেয়ে একটি সাধারণ সংজ্ঞায় …

14 references  causality  definition 

আমি মাইক্রোকোনমিক্সে ব্যবহৃত কার্যকারিতা (বিশেষত চতুর্থ বা রিগ্রেশন বিচ্ছিন্নতা নকশা) এবং টাইম-সিরিজ ইকোনোমেট্রিক্সে গ্র্যানার কার্যকারিতা হিসাবে ব্যবহৃত হিসাবে বুঝতে পারি। আমি কীভাবে একজনকে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত করব? উদাহরণস্বরূপ, আমি উভয় পদ্ধতির প্যানেল ডেটার জন্য ব্যবহৃত হচ্ছে দেখেছি ( , )। এই বিষয়ে কাগজপত্রের যে কোনও রেফারেন্স প্রশংসা করা হবে।টি …

14 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

আমি বর্তমানে এমন একটি সমস্যায় কাজ করছি যার মধ্যে আমাদের একটি ছোট ডেটাসেট রয়েছে এবং ফলাফলের কোনও চিকিত্সার কার্যকারিতা প্রভাব সম্পর্কে আগ্রহী। আমার পরামর্শদাতা আমাকে প্রতিক্রিয়া হিসাবে ফলাফল, তারপরে প্রতিক্রিয়া হিসাবে চিকিত্সা বরাদ্দ হিসাবে প্রতিটি ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন সঞ্চালনের নির্দেশ দিয়েছেন has অর্থাৎ, আমাকে একবারে একটি ভেরিয়েবলের সাথে একটি …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

একটি রিগ্রেশন Yyy উপর এক্সxx যদি ভেরিয়েবল যা উভয় প্রভাবিত বাদ দেওয়া হয়েছে কার্যকারণ হওয়ার প্রয়োজন নেই এক্সxx এবং Yyy । তবে যদি বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল এবং পরিমাপ ত্রুটির জন্য না হয় তবে কি কোনও রিগ্রেশন কার্যকারিতা? অর্থাত্, যদি প্রতিটি সম্ভাব্য ভেরিয়েবলটি রিগ্রেশনে অন্তর্ভুক্ত করা হয়?

13 regression  bias  causality 

আমি আত্ম-অধ্যয়নের জন্য একটি বই সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেলগুলি অধ্যয়ন করছি। কোনও নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফের (ডিএজি) প্রান্তগুলি কার্যকারণ সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে? আমি যদি কোনও বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক নির্মাণ করতে চাই তবে আমি এতে তীরের দিকটি সম্পর্কে নিশ্চিত নই? সমস্ত ডেটা আমাকে জানিয়ে দেবে যে সম্পর্কগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে, তাদের মধ্যে আন্তঃসংযোগ নয়। …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

প্রপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং পর্যবেক্ষণমূলক স্টাডিজগুলিতে কার্যকারণ নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয় ( রোজেনবাউম / রুবিন পেপার দেখুন )। এটি কেন কাজ করে তার পিছনে সহজ স্বজ্ঞাততা কী? অন্য কথায়, যদি আমরা নিশ্চিত করে নিই যে চিকিত্সায় অংশ নেওয়ার সম্ভাবনা দুটি গ্রুপের জন্য সমান, বিভ্রান্তিকর প্রভাবগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়, এবং আমরা ফলাফলটি …

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

রুবিনের কার্যকারিতা মডেলটি প্রয়োগ করার সময়, আমাদের যে একটি (অচেনাযোগ্য) অনুমিতি প্রয়োজন তা হ'ল অসমর্থন, যার অর্থ (Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X যেখানে এলএইচএস প্রতিদ্বন্দ্বী হয়, টি হ'ল চিকিত্সা এবং এক্স সেই সমবায়ীয় যেগুলি আমরা নিয়ন্ত্রণ করি। আমি ভাবছি যে এমন কোনও ব্যক্তির কাছে কীভাবে এটি বর্ণনা করা যায় যিনি রুবিন কার্যকারণ মডেল …

13 causality  treatment-effect  confounding