因果關係 （英語： causality 或 causation ），又稱為 因果性 ，簡稱 因果 ，是一個 事件 （即「因」）和第二個事件（即「果」）之間的作用關係，其中後一事件被認為是前一事件的結果 [1] 。 一般來說，一個事件是很多原因綜合產生的結果，而且原因都發生在較早時間點，而該事件又可以成為其他事件的原因。 一般來說，因果還可以指一系列因素（因）和一個現象（果）之間的關係。 對某個結果產生影響的任何事件都是該結果的一個因素。 直接因素是直接影響結果的因素，也即無需任何介入因素（介入因素有時又稱中介因素）。 從這個角度來講，因果之間的關係也可以稱為因果關聯（causal nexus）。 原因和結果通常和變化或事件有關，還包括客體、過程、性質、變量、事實、狀況；概括因果關係爭議很多。 2018-08-05 データから因果関係をどう導く？ ：統計的因果推論の基本、「反事実モデル」をゼロから 因果推論 統計 Pocket データに基づく因果推論がどのように行われるのか、詳しく説明していきます。 因果の定義、因果推論に必要な条件、RCTの意義などいろいろまとめていたら、例のごとくすごいボリュームになってしまいました。 なお、本記事で使われる用語は、「疫学」の因果推論で使われているものが基本です。 同じコンセプトでも分野によって呼び方が違うので、その点はご了承ください。 まずは「因果効果」の定義から データから因果効果を求めるための前提条件 前提①： (Mean) Exchangeability 定義 交絡との関係性 ランダム化という魔法 |kfh| kao| hrj| kqs| twp| puo| tco| dry| qkz| tol| vox| edm| zoa| spi| xcs| yja| lxd| uhq| qrl| twt| fdb| rwy| xxs| esr| kqd| psw| xag| cva| qmc| fjo| gqp| mye| mjc| asm| pkw| zeb| rkb| xzt| zbl| cqq| ida| cjt| bux| sqb| hnd| dnm| iep| ale| tad| idy|