Causa – e – effetto: Come un nuovo controllo statistico rivoluzionario può prenderli in giro a parte

KentuckyFC scrive gli statistici ha pensiero lungo impossible dire la causa – e – effettua a parte facendo uso dei dati d’osservazione. Il problema è di prendere due insiemi delle misure che sono correlate, dicono la X e Y e scoprire se la X causasse Y o Y ha causato il X. Quello è diretto con un esperimento controllato in cui variabile può essere giudicato costante per vedere come questo influenza l’altro. Prenda per esempio, una correlazione fra velocità del vento e la velocità di rotazione di un generatore eolico. I dati d’osservazione non danno indizio circa causa – e – effettuano ma un esperimento che tiene la costante di velocità del vento mentre misura la velocità della turbina e vice versa, presto dare una risposta. Ma nell’ultimo paio d’anni, gli statistici hanno sviluppato una tecnica che può prendere in giro la causa diversa – e – effetto dai dati d’osservazione da solo. È basato sull’idea che c’è ne mettono delle misure sempre contengono il rumore. Tuttavia, il rumore nella variabile di causa può influenzare l’effetto ma non il contrario. Così il rumore nel gruppo di dati di effetto è sempre più complesso del rumore nel gruppo di dati di causa. Il nuovo controllo statistico, conosciuto come il modello additivo di rumore, è destinato per trovare questa asimmetria. Ora gli statistici hanno verificato il modello su 88 insiemi dei dati di causa-e-effetto, variando dall’altitudine e dalle misure della temperatura alle stazioni metereologiche tedesche alla correlazione fra affitto e la dimensione dell’appartamento nella sistemazione dello studente. I risultati indicano che il modello additivo di rumore può prendere in giro la causa diversa – e – effettua correttamente in fino a 80 per cento dei casi (forniti non ci sono fattori di confusione o effetti di selezione). Quello è un nuovo trucco utile in arsenale di uno statistico, specialmente nei settori scientifici dove gli esperimenti controllati sono costosi, immorali o praticamente impossibili.

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