Actualmente estoy trabajando en un problema en el que tenemos un pequeño conjunto de datos y estamos interesados en el efecto de causalidad de un tratamiento en el resultado. Mi asesor me ha indicado que realice una regresión univariada en cada predictor con el resultado como respuesta, luego la...
La coincidencia de puntaje de propensión se usa para hacer inferencias causales en estudios observacionales (ver el artículo de Rosenbaum / Rubin ). ¿Cuál es la simple intuición detrás de por qué funciona? En otras palabras, ¿por qué si nos aseguramos de que la probabilidad de participar en el...
Estoy estudiando modelos gráficos probabilísticos , un libro para el autoaprendizaje. ¿Los bordes en un gráfico acíclico dirigido (DAG) representan relaciones causales? ¿Qué sucede si quiero construir una red bayesiana , pero no estoy seguro de la dirección de las flechas en ella? Todos los datos...
Entiendo la causalidad como se usa en microeconomía (en particular, el diseño de discontinuidad IV o regresión) y también la causalidad de Granger como se usa en la econometría de series de tiempo. ¿Cómo me relaciono uno con el otro? Por ejemplo, he visto que ambos enfoques se utilizan para datos...
En el "Libro de por qué" de Judea Pearl, habla de lo que llama la Escalera de la causalidad, que es esencialmente una jerarquía compuesta de diferentes niveles de razonamiento causal. El más bajo se refiere a los patrones de asociación en los datos observados (p. Ej., Correlación, probabilidad...
Estoy comenzando a leer Causal Inference in Statistics, A Primer by Judea Pearl et. Alabama. Tengo una maestría en matemáticas, pero nunca he tomado un curso de estadística. Estoy un poco confundido por una de las primeras preguntas de estudio, y no hay nadie a quien pueda preguntar al respecto,...
Los economometristas académicos a menudo están interesados en determinar la causalidad. Parece que todos los trabajos de ciencias de datos / estadísticas del sector privado que conozco solo buscan modelos predictivos. ¿Hay algún trabajo en el sector privado (o en el gobierno) que investigue la...
Si quisiéramos calcular el efecto causal de sobre Y en el gráfico causal a continuación, podemos usar los teoremas de ajuste de puerta trasera y de puerta delantera, es decir, P ( y | do ( X = x ) ) = ∑ u P ( y | x , u ) P ( u )XXXYYYPAG( yEl | hacer (X= x ) ) = ∑tuPAG( yEl | x,u)P( u...
Me refiero al ajuste de la puerta trasera y al ajuste de la puerta delantera aquí : Ajuste de puerta trasera : el problema epidemiológico arquetípico en las estadísticas es ajustar el efecto de un factor de confusión medido. El criterio de puerta trasera de Pearl generaliza esta idea. Ajuste...
Al implementar el modelo causal de Rubin, uno de los supuestos (no comprobables) que necesitamos es la falta de fundamento, lo que significa ( Y( 0 ) , Y( 1 ) ) ⊥ TEl | X(Y(0 0),Y(1))⊥TEl |X(Y(0),Y(1))\perp T|X Donde los LHS son los contrafactuales, la T es el tratamiento y X son las covariables...
Estoy buscando un documento que espero que exista, pero no sé si es así. Podría ser un conjunto de estudios de caso, y / o un argumento de la teoría de la probabilidad, acerca de por qué el uso de datos transversales para inferir / predecir cambios longitudinales puede ser algo malo (es decir, no...
¿Puede recomendarme libros, artículos, ensayos, tutoriales / cursos en línea, etc. que sean interesantes y útiles para que un epidemiólogo / bioestadístico aprenda sobre la filosofía de la causalidad / inferencia causal? Sé bastante sobre hacer inferencia causal desde un marco de epi y biostatos,...
Me pregunto cómo una variable instrumental aborda el sesgo de selección en la regresión. Este es el ejemplo que estoy analizando : en Econometría en su mayoría inofensiva , los autores discuten una regresión IV relacionada con el servicio militar y las ganancias más adelante en la vida. La...
Soy consciente de la prueba Ramsey Reset que puede detectar dependencias no lineales. Sin embargo, si solo arroja uno de los coeficientes de regresión (meramente dependencias lineales), puede obtener un sesgo, dependiendo de las correlaciones. Obviamente, esto no es detectado por la prueba de...
El esquema estándar de la variable instrumental en términos de causalidad ( ->) es: Z -> X -> Y Donde Z es un instrumento, X una variable endógena e Y una respuesta. ¿Es posible que las siguientes relaciones: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y también son válidos? Si bien se...
Digamos que tengo una tabla con las columnas "A", "B" ¿Existe un método estadístico para determinar si "A" hace que suceda "B"? Uno realmente no puede usar la r de Pearson, porque: solo prueba la correlación entre valores la correlación no es causalidad La r de Pearson solo puede correlacionar...
Supongamos que estoy considerando varias variables independientes para una posible inclusión en un modelo ARIMAX que estoy desarrollando. Antes de ajustar diferentes variables, me gustaría descartar variables que exhiben causalidad inversa mediante el uso de una prueba de Granger (estoy usando la...
Tengo una pregunta sobre el enfoque de diferencias en diferencias con la siguiente ecuación estándar: donde treat es una variable ficticia para el grupo tratado y la publicación. y= a + b1tratar + b2post + b3tratar ⋅ publicar + uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+...
La siguiente es una pregunta sobre las muchas visualizaciones ofrecidas como 'prueba por imagen' de la existencia de la paradoja de Simpson, y posiblemente una pregunta sobre la terminología. La paradoja de Simpson es un fenómeno bastante simple para describir y dar ejemplos numéricos de (la razón...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...