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结构因果模型
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2021年6月5日 (六) 15:08的版本
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2021年6月5日 (六) 15:08
→工具变量 Instrumental Variable
第142行:
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===== 工具变量 Instrumental Variable =====
===== 工具变量 Instrumental Variable =====
−
满足如下条件的是工具变量:(1)有通往结果变量的路径(2)没有通往其他原因变量(解释变量)的路径(3)对结果没有直接影响。
+
满足如下条件的是工具变量:
+
+
(1)有通往结果变量的路径
+
+
(2)没有通往其他原因变量(解释变量)的路径
+
+
(3)对结果没有直接影响
+
回归系数可以用作工具变量对结果的因果影响的估计,只要该影响不被混杂即可。通过这种方式,工具变量允许对因果因子进行量化,而无需有关混杂因子的数据。
回归系数可以用作工具变量对结果的因果影响的估计,只要该影响不被混杂即可。通过这种方式,工具变量允许对因果因子进行量化,而无需有关混杂因子的数据。
例如,给定模型:
例如,给定模型:
:<math> Z \rightarrow X \rightarrow Y \leftarrow U \rightarrow X</math>
:<math> Z \rightarrow X \rightarrow Y \leftarrow U \rightarrow X</math>
−
Z是一种工具变量,因为它有一条通往结果Y的路径,并且不受U的混杂。
+
<math>Z</math>是一种工具变量,因为它有一条通往结果<math>Y</math>的路径,并且不受<math>U</math>的混杂。
===== 孟德尔随机化 Mendelian randomization =====
===== 孟德尔随机化 Mendelian randomization =====
Sikongpop
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