什麼是數據的因果關系

① 統計學裡面的相關關系和因果關系有什麼

當討論數據時，講的最多的是數據的相關性，而希望得到的則是事件之間的因果聯系
但事實往往是復雜的，統計數據有相關性並不意味著兩個事件具有因果聯系，而具有因果聯系的兩件事從統計數據上看有時也並不相關。
相關性是指兩個或多個事物同時發生,具有關聯,而因果性是指因為A所以B,兩者具有明顯的差異。

② 什麼是因果關系分析法

因果分析圖法，也稱為質量特性要因分析法，其基本原理是對每一個質量特性或問題，採用圖示的方法，逐層深入排查可能原因。然後確定其中最主要原因，進行有的放矢的處置和管理。
因果關系分析法，是從事物變化的因果關系質的規定性出發，用統計方法尋求市場變數之間依存關系的數量變化函數表達式的一類預測方法。這類預測方法，在市場預測中常用的方法有兩種：
回歸分析法

當預測目標變數(稱因變數)由於一種或幾種影響因素變數(稱自變數)的變化而發生變化，根據某一個自變數或幾個自變數的變動，來解釋推測因變數變動的方向和程度，常用回歸分析法建立數學模型。
回歸分析法：在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變數與自變數之間的回歸關系函數表達式，來描述它們間數量上的平均變化關系。這種函數表達式稱回歸方程式。
回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。
回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
線性回歸分析是最基本的方法，也是市場預測中的一種重要預測方法。
經濟計量法

在市場經濟條件下，市場作為社會經濟活動的基本場所，它一方面是企業營銷活動的環境，另一方面也將社會經濟系統視為其環境。這種市場現象間的系統關系，使市場變數間的某些因果關系不能只研究自變數對因變數的影響，而忽視因變數對自變數的逆向影響或各種自變數之間的相互影響。
這樣一種市場變數間相互依存的復雜關系，回歸分析法往往就不能對其做出系統描述。
經濟計量法就是揭示這類市場變數間復雜因果關系數量變化關系的方法。
經濟計量法，是在以經濟理論和事實為依據的定性分析基礎上，利用數理統計方法建立一組聯立方程式，來描述預測目標與相關變數之間經濟行為結構的動態變化關系。這組聯立方程式稱為經濟計量模型。

③ 什麼叫做因果關系

因果關系是一個事件、過程、狀態或對象（原因）促成另一個事件、過程、狀態或對象（結果）產生的影響。

原因對結果部分負責，結果部分取決於原因。一般來說，一個過程有很多原因，這些原因也被稱為它的因果因素，都在它的過去。一個結果又可以是許多其他影響的原因或因果因素，這些影響都在它的未來。一些作家認為因果關系是形而上學先於時間和空間的概念。

因果關系是一種抽象，表明世界如何發展，一個如此基本的概念，以至於它更適合作為對其他發展概念的解釋，而不是由其他更基本的東西來解釋。這個概念就像代理和功效的概念。出於這個原因，可能需要直覺的飛躍才能掌握它。因此，因果關系隱含在日常語言的邏輯和結構中。

在亞里士多德哲學的英語研究中，「原因」一詞被用作一個專門的技術術語，是亞里士多德術語 αἰτία 的翻譯，亞里士多德的意思是「解釋」或「對『為什麼』問題的回答」。亞里士多德將四種類型的答案分類為物質的、形式的、有效的和最終的「原因」。

在這種情況下，「原因」是解釋項的解釋項，而未能認識到正在考慮不同種類的「原因」可能會導致徒勞的辯論。在亞里士多德的四種解釋模式中，最接近本文關注的一種是「有效」模式。

作為反對理性主義的一部分，大衛·休謨認為，單純的理性不能證明有效因果關系的真實性。相反，他訴諸習俗和心理習慣，觀察到所有人類知識都完全來自經驗。

因果關系的話題仍然是當代哲學的主要內容。

科學

對於有效因果關系的科學研究，最好將因果關系理解為時間短暫的過程。

在科學方法的概念框架內，研究人員設置了幾個具有實驗結構的不同且對比的時間瞬態物質過程，並記錄候選物質反應，通常旨在確定物理世界中的因果關系。

例如，人們可能想知道大量攝入胡蘿卜是否會導致人類患上腺鼠疫。胡蘿卜的攝入量是一個因場合而異的過程。記錄隨後發生或未發生腺鼠疫。

為了建立因果關系，實驗必須滿足一定的標准，這里只提到一個例子。例如，假設原因的實例必須設置為在沒有假設原因的情況下假設影響相對不太可能發生的時間；這種可能性將通過經驗證據來確定。僅觀察相關性不足以建立因果關系。

在幾乎所有情況下，因果關系的建立依賴於重復實驗和概率推理。幾乎沒有比或多或少可能的因果關系更牢固地建立起來了。如果對立的物質狀態精確匹配，則最方便建立因果關系，除了只有一個可變因素，也許用實數衡量。

④ 什麼叫因果關系

因果關系就是一個事件（「因」）和第二個事件（「果」）之間的關系，其中後一事件被認為是前一事件的結果。

一般來說，因果還可以指一系列因素（因）和一個現象（果）之間的關系。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。

因果關系的特點

1.因果關系的客觀性。因果關系作為客觀現象之間引起與被引起的關系，它是客觀存在的，並不以人們主觀為轉移。

2.因果關系的特定性。事物是普遍聯系的，為了了解單個的現象，我們就必須把它們從普遍的聯系中抽出來，孤立地考察它們，一個為原因，另一個為結果。刑法因果關系的特定性表現在它只能是人的危害行為與危害結果之間的因果聯系。

3.因果關系的時間序列性。原因必定在先，結果只能在後，二者的時間順序不能顛倒。在刑事案件中，只能從危害結果發生以前的危害行為中去查找原因。

以上內容參考網路-因果關系

⑤ 統計學中相關性和因果性到底是什麼關系

先舉個例子吧，假設我們拿到一組數據，冰淇淋的銷量和啤酒的銷量正相關，這就是相關性。但是很快發現二者都是隨氣溫變化的，二者沒有因果關系。過了幾天，世界盃開幕了，導致啤酒銷量上升，這個時候如果把相關性當成因果性，判斷冰淇淋銷量也會上升，那就可能會造成損失了。
這是一個很簡單的問題，所以看上去做出正確判斷很理所當然，但是實際問題——比如產品的失效分析的時候，大量因子都有或強或弱的相關性，在滿眼錯綜復雜的數據中，判斷因果關系就是一個相當高科技的問題了
《大數據時代》這本書里也介紹了這個。另外，網路上有很多關於這個的討論，也可以學習借鑒。統計的知識，具體的操作還是要看使用環境的，不能盲目套用。

⑥ 因果關系的認定

在排除虛假的聯系及間接的聯系後，有聯系的因素才有可能是因果聯系。判斷兩因素之間是因果聯系還必須符合下列幾項標准。

（一）時間順序

「因」一定先於「果」，此條在判定病因中是必需的。如某可疑病因確實作用於某病發生之後，則可以否定其為該病的病因。此點在前瞻性隊列研究中比較容易判定，而在病例對照研究或橫斷面研究則常常難於判斷。因為，此時是在同時衡量可能的病因與結果，難於判定孰先孰後。更加上，疾病發生後有些病人改變了其生活習慣（如吸煙與心肌梗死、口味嗜咸與高血壓）。當病因是一個有不同水平的暴露因素時，只有達到足夠水平的暴露才會發生疾病。多次、不同地點測定可以加強此證據。

（二）聯系的合理性

如果這種聯系與其他知識相符合，則為因果聯系的可能性就大些。實驗室實驗發現此暴露因素作用後可引起同樣結果，則此暴露因素很可能與結果存在因果聯系。但是，一時尚找不到合理的解釋時，也可能是相關學科知識尚未發展到一定水平，當進一步發展後可能是合理的。

（三）聯系的一致性

多次研究得到同樣結果叫一致性。若干研究者應用不同的設計方案得到相同結果，則更支持其為因果聯系的可能。因為，許多研究者犯了同樣錯誤，出現同樣偏倚的可能性不大。在研究吸煙與肺癌的聯系時，用病例對照研究、隊列研究方法，在男人、女人、醫生、其他職業人群觀察，都得到吸煙與肺癌有聯系的結果。這種高度的一致性非常支持這種聯系是因果聯系。

（四）聯系的強度

有某因素組（暴露組）與無某因素組（非暴露組）發病率之比（RR）愈大，說明該因素與該病存在因果聯系的可能性愈大。而弱的聯系可能受混雜及偏倚的影響。

（五）劑量反應關系

隨著暴露劑量增高（或減低）或時間延長（或縮短）而聯系強度（或發病率、患病率）也隨之升高（或降低），叫作有劑量反應關系。在無偏倚的研究中發現明顯的劑量反應關系，則強有力地支持因果聯系。吸煙與肺癌則有明顯的劑量反應，隨著吸煙量增多，OR值顯著增加（表7-3）。隨著被動吸煙時間延長，其OR值也明顯增加。

（六）可逆轉性

去掉可能的暴露因素後，如果疾病發生即減少，則二者更可能是因果聯系。如戒煙後肺癌死亡率即下降。

高血壓病人減少食鹽攝入量（每日攝入5g）後，血壓下降（以收縮壓明顯），恢復平時鹽攝入量（每日10g左右），血壓值又回升。

有的病的病因很快引起不能逆轉的變化，不管是否繼續暴露（如HIV感染），也不能出現逆轉。此種情況下，不能以沒有逆轉而否定其因果聯系。

（七）研究設計

各種研究設計對於證實病因的能力，是個很重要的要考慮的問題。設計良好的隨機對照試驗可得到最好的證據。但是在病因研究中少用實驗性研究，而主要是用觀察性研究。在觀察性研究中隊列研究可將偏倚控制在最低，但此法應用也較少。最常用的是病例對照研究，但此法易有偏倚。良好設計的大規模的病例對照研究對聯系的因果關系可以提供證據。常常在沒有其他類型研究數據可用情況下，不得不依此法而做出判斷。橫斷面研究由於不能提供時間順序，在因果聯系研究上用處較少。生態學研究在確定因果聯繫上可信度最低。但有時只能用生態學研究（如飲水含氟量、大氣污染等）醫學`教育網搜集整理。

（八）判定證據

由於沒有完全可信的標准來確定聯系是否因果性的，病因推導通常進行判定時必須根據已有的證據。當作決定時必須給各類型證據以應有的權重。在判定因果時，正確的時間順序是必需的。其次應當給合理性、一致性和劑量反應關系以最大的權重。當許多不同類型的證據都得到同樣結論時，它是因果聯系的可能性就增強了。當在不同地區的良好設計的研究得到同樣結果時，對判定是因果聯系更加重要。

⑦ 統計學中相關性和因果性到底是什麼關系有什麼區別

先舉個例子吧，假設我們拿到一組數據，冰淇淋的銷量和啤酒的銷量正相關，這就是相關性。但是很快發現二者都是隨氣溫變化的，二者沒有因果關系。過了幾天，世界盃開幕了，導致啤酒銷量上升，這個時候如果把相關性當成因果性，判斷冰淇淋銷量也會上升，那就可能會造成損失了。
這是一個很簡單的問題，所以看上去做出正確判斷很理所當然，但是實際問題——比如產品的失效分析的時候，大量因子都有或強或弱的相關性，在滿眼錯綜復雜的數據中，判斷因果關系就是一個相當高科技的問題了
《大數據時代》這本書里也介紹了這個。另外，網路上有很多關於這個的討論，也可以學習借鑒。統計的知識，具體的操作還是要看使用環境的，不能盲目套用。
希望能幫到你

⑧ 因果聯系原理

你好，因果聯系的原理：事物之間的因果聯系既是先行後續的關系,又是引起和被引起的關系；原因總是伴隨一定的結果,結果總是由一定的原因引起的；任何事物都處於因果聯系的連接之中,因果聯系是普遍存在的,它不以人的意志為轉移.方：①承認因果聯系的普遍性和客觀性,是人們正確認識事物,進行科學研究的前提；②正確把握事物的因果聯系,才能提高人們實踐活動的自覺性和預見性，望採納。

⑨ 什麼是因果關系

因果關系（causality或causation）是一個事件（即「因」）和第二個事件（即「果」）之間的作用關系，其中後一事件被認為是前一事件的結果。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。