前沿进展:因果分解为协同、特有和冗余信息

因果推断旨在识别变量间的因果链条,而不仅仅是揭示其统计关联性。为此,作者首先指出了因果关系的三种基本构建块:中介、混淆和碰撞变量。这些构建块为复杂因果网络的SURD分析提供了基础。1.中介变量:中介变量存在于因果链中,如A→B→C,其中变量B作为桥梁变量传递A对C的影响。比如,“教育水平提升→工...

人类的因果关系不同于机器的因果关系

在机器学习和数据挖掘中,因果关系的识别往往依赖于统计相关性,机器可以通过回归分析、相关系数等方法来确定两个变量之间的关系。如果某一变量的变化与另一变量的变化高度相关,机器可能会推断出它们之间存在因果关系。然而,这种推断并不总是准确,因为机器缺乏对背景知识和上下文的理解。还有,机器在处理因果关系时,通常关注...

探索择偶偏好中的因果复杂性——使用QCA对调查实验数据的再分析

具体来说,各择偶条件对择偶决策的影响不是孤立的,而是叠加在一起,因而具有某种组态特征;不同择偶条件对接受和拒绝决策的影响机制不同,而回归分析难以揭示这种因果关系的非对称性。回归模型和QCA适用于分析不同性质的因果问题,只有将二者结合使用,才能收到相得益彰的效果。一、导论择偶偏好是个体选择婚恋对象时的理...

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

从广义角度看,大数据相关关系呈现的是一个无限蔓延的分布,具有深层因果关系意蕴:因果关系是对因素相互作用方向、过程及其效应之间的描述;相关关系则是因果派生关系的描述。这一具有极强渗透力、洞察力的创新方式在以往小数据无法解决的问题领域显示出极强能力一尤其在未知复杂关系洞察方面取得显著成绩,甚至在更高层次推进...

双生子研究:聪明的孩子靠遗传还是“鸡娃”?

双胞胎/家庭研究揭示的遗传差异可以为GWAS的设计和解释提供信息。比如在双胞胎/家庭研究中,具有非常高遗传相关性的行为测量变量(典型的一个例子是IQ和教育程度)可以“集中”在一起以增加GWAS的有效性,而反之遗传相关性较低的测量变量则可以“分裂”,从而使GWAS的结果具有更大的特异性。

如何让你的“新点子”迅速被社会接受? | 创新扩散理论

例如,在市场营销领域,可以通过实验研究测试不同广告宣传方式对消费者采纳新产品的影响(www.e993.com)2024年12月19日。实验研究的优势在于可以严格控制变量,提供明确的因果关系,但其应用范围受限于实验条件的可控性和现实环境的复杂性。社会网络分析是一种分析社会网络结构对创新传播影响的方法。

人工智能时代社会科学研究的“变”与“不变”

实证研究是以数据为基础,运用统计学方法推断变量之间的逻辑关系尤其是因果关系,从而揭示社会运行规律(洪永淼、汪寿阳,2023)。在实证策略上,传统实证研究构建理论模型,用尽可能少的变量解释尽可能多的数据关系,从复杂社会现象中捕捉主要矛盾。由于理论驱动建立在各种假设基础上,因此结论常常受到所假设理论模型的限制(Breznau...

吵架能赢指南

完全有可能是C导致了A和B同时发生。如果我们控制变量,比较同等家庭收入水平的孩子——他们分别去了哈佛和其他学校——他们未来的收入差距有这么大吗?有真实的数据证明,没有那么大。还要强调的是,因果关系不一定是有或者无,而是有程度的差别。我们并不否认哈佛教育对提高学生毕业后收入的作用,只是说在没有控制学生父...

理论丨数据、数据关系与数字时代的创新范式

因果关系作为演绎法和归纳法的基础假设,是理论逻辑推理的重要机制。数学理论模型作为一种抽象思维工具,特别适用于对变量进行形式逻辑处理,识别和揭示变量之间的因果关系,成为物理学、化学、生物学、医学等学科的重要研究进路。但受限于理论认知边界、模型结构形式、计算复杂性等因素,过往数学理论模型能够处理的数据量小、数...

Nature计算科学综述:经由准实验,从观察数据中推测因果关系

3.准实验策略之工具变量估计准实验是经济学领域的已经成熟的观测因果关系的框架,利用观测数据中自然存在的随机性来估计因果效应。过去几十年间[22,23],经济学家越来越多地使用准实验技术来估计现实世界的因果效应。这些方法也依赖于对数据因果结构的假设,但是这些假设可能比不包含混乱因子更合理。下面,本文回顾利...