发布网友 发布时间:2024-10-02 06:11
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热心网友 时间:2024-10-26 11:33
要理解因果关系,首先要理解其统计学定义。从概率和分布函数的角度出发,如果在其他所有事件概率保持不变的情况下,事件A对事件B的概率(或随机变量的分布)有影响,且A发生在B之前,那么我们称A为B的原因。早期的因果性定义仅基于概率,如若P(B|A)大于P(B),则认为A是B的原因,但这忽视了时间顺序和信息集的问题。
Granger(1980)提出了修正的定义,强调完整的信息集和时间顺序。判断标准经历了从考虑条件分布(如F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn - Yn)))到可获取信息集J(如F(Xn+1 | Jn) ≠ F(Xn+1 | (Jn - Yn))),再到验证期望值(如E(Xn+1 | Jn) ≠ E(Xn+1 | (Jn - Yn)))的变化。还有方法是通过减小预测误差,比如σ2(Xn+1 | Jn) < σ2(Xn+1 | (Jn - Yn))。
格兰杰因果检验方法通常涉及建立回归模型并进行假设检验,但这与原始定义有所偏离,可能产生假象。使用时务必确保前提条件满足,因为统计方法并非全面。寻找因果关系时,需要多角度观察,就像“兼听则明”。科学探索中,真实往往隐藏在多个方法和视角的交织中。