A가 B의 원인인지 여부를 설명하는 데 사용될 수있는 통계적 방법안녕하세요
매개 변수 A가 B의 원인인지 알아보기 위해 어떤 통계적 방법이 도움이 될까요?
예를 들어, 특정 요소의 독성이 장애의 원인입니까?
감사
Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법당신이 찾고있는 방법은 "과학"이라고 생각합니다. 과학에서 우리는 예상되는 인과 관계를 예측하는 데 도움이되는 이론을 개발합니다. 물론 경쟁 이론이나 경쟁적 인과 관계가있을 수 있으므로 실제 세계가 우리에게 말하는 것을보기 위해 실험을 수행합니다. 그리고 여기 통계는 우리가 실험을 설계하여 자원 사용에있어보다 효율적이되도록 도와 줄 수 있으며 실제 관계가 있다면 우리는 그것을 발견 할 수 있습니다. 실험 데이터에 대한 분석의 일환으로 일반적으로 회귀 분석 기법을 사용하여 통계 모델을 작성하며 이는 인과 관계에 대한 경쟁 이론의 선택에 대한 더 많은 확신을줍니다.
Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법회귀는 동봉된다.
Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법선택할 수있는 모델이 많이 있습니다. 지금까지 데이터 또는 회귀 분석 결과를 공유하지 않았으므로 더 이상 안내하기가 어렵습니다.
경험적 모델과 이론적 모델이 있습니다. 가설 및 보간 모델을 테스트하기위한 모델이 있습니다. 물론, 그러한 모델을 추정하는 많은 방법이 있습니다. JMP 커뮤니티가 비교에 대해 더 자세히 알려 주시면 도움을 드릴 수있을 것입니다.
Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법 회귀 분석을 적용한 그래프는 매개 변수에 영향을 미치지 않습니다. 다른 방법을 찾고 있었는데 Correlation은 원인이 아닌 매개 변수 사이의 강도를 설명합니다. 높은 상관 관계조차도 항상 다른 요인들도 기여할 수있는 원인이되지는 않습니다.
Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법Mark가 말한 것처럼 설계된 실험 (및 일부 도메인 지식)을 대체 할 수있는 것은 없습니다.
상관 관계가 반드시 인과 관계를 의미하는 것은 아닙니다. 지목 사항:
http://tylervigen.com/spurious-correlations
Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법귀하의 질문에 대한 순진함은 당신이 설명 모델링에 대한 몇 가지 교육의 혜택을 누릴 수 있음을 시사합니다. JMP 및 JMP 교육은 이러한 과정을 제공합니다.
Re : A가 B의 원인인지 설명 할 수있는 통계 방법일반적으로 통제 된 실험 (특정 속성과 함께) 원인 또는 인과 관계를 확립하는 데 필요합니다.
연속 분석 또는 범주 형 응답과 분산 분석 (범주 형 계수) 또는 선형 또는 비선형 회귀 (연속 계수) 또는 로지스틱 회귀 및 기타 방법을 사용하여 요인 간의 상관 관계를 탐색 할 수 있습니다.
도움말> 책> 선형 모델 적용을 참조하십시오.
