什么是数据的因果关系

① 统计学里面的相关关系和因果关系有什么

当讨论数据时，讲的最多的是数据的相关性，而希望得到的则是事件之间的因果联系
但事实往往是复杂的，统计数据有相关性并不意味着两个事件具有因果联系，而具有因果联系的两件事从统计数据上看有时也并不相关。
相关性是指两个或多个事物同时发生,具有关联,而因果性是指因为A所以B,两者具有明显的差异。

② 什么是因果关系分析法

因果分析图法，也称为质量特性要因分析法，其基本原理是对每一个质量特性或问题，采用图示的方法，逐层深入排查可能原因。然后确定其中最主要原因，进行有的放矢的处置和管理。
因果关系分析法，是从事物变化的因果关系质的规定性出发，用统计方法寻求市场变量之间依存关系的数量变化函数表达式的一类预测方法。这类预测方法，在市场预测中常用的方法有两种：
回归分析法

当预测目标变量(称因变量)由于一种或几种影响因素变量(称自变量)的变化而发生变化，根据某一个自变量或几个自变量的变动，来解释推测因变量变动的方向和程度，常用回归分析法建立数学模型。
回归分析法：在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式，来描述它们间数量上的平均变化关系。这种函数表达式称回归方程式。
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归分析是最基本的方法，也是市场预测中的一种重要预测方法。
经济计量法

在市场经济条件下，市场作为社会经济活动的基本场所，它一方面是企业营销活动的环境，另一方面也将社会经济系统视为其环境。这种市场现象间的系统关系，使市场变量间的某些因果关系不能只研究自变量对因变量的影响，而忽视因变量对自变量的逆向影响或各种自变量之间的相互影响。
这样一种市场变量间相互依存的复杂关系，回归分析法往往就不能对其做出系统描述。
经济计量法就是揭示这类市场变量间复杂因果关系数量变化关系的方法。
经济计量法，是在以经济理论和事实为依据的定性分析基础上，利用数理统计方法建立一组联立方程式，来描述预测目标与相关变量之间经济行为结构的动态变化关系。这组联立方程式称为经济计量模型。

③ 什么叫做因果关系

因果关系是一个事件、过程、状态或对象（原因）促成另一个事件、过程、状态或对象（结果）产生的影响。

原因对结果部分负责，结果部分取决于原因。一般来说，一个过程有很多原因，这些原因也被称为它的因果因素，都在它的过去。一个结果又可以是许多其他影响的原因或因果因素，这些影响都在它的未来。一些作家认为因果关系是形而上学先于时间和空间的概念。

因果关系是一种抽象，表明世界如何发展，一个如此基本的概念，以至于它更适合作为对其他发展概念的解释，而不是由其他更基本的东西来解释。这个概念就像代理和功效的概念。出于这个原因，可能需要直觉的飞跃才能掌握它。因此，因果关系隐含在日常语言的逻辑和结构中。

在亚里士多德哲学的英语研究中，“原因”一词被用作一个专门的技术术语，是亚里士多德术语 αἰτία 的翻译，亚里士多德的意思是“解释”或“对‘为什么’问题的回答”。亚里士多德将四种类型的答案分类为物质的、形式的、有效的和最终的“原因”。

在这种情况下，“原因”是解释项的解释项，而未能认识到正在考虑不同种类的“原因”可能会导致徒劳的辩论。在亚里士多德的四种解释模式中，最接近本文关注的一种是“有效”模式。

作为反对理性主义的一部分，大卫·休谟认为，单纯的理性不能证明有效因果关系的真实性。相反，他诉诸习俗和心理习惯，观察到所有人类知识都完全来自经验。

因果关系的话题仍然是当代哲学的主要内容。

科学

对于有效因果关系的科学研究，最好将因果关系理解为时间短暂的过程。

在科学方法的概念框架内，研究人员设置了几个具有实验结构的不同且对比的时间瞬态物质过程，并记录候选物质反应，通常旨在确定物理世界中的因果关系。

例如，人们可能想知道大量摄入胡萝卜是否会导致人类患上腺鼠疫。胡萝卜的摄入量是一个因场合而异的过程。记录随后发生或未发生腺鼠疫。

为了建立因果关系，实验必须满足一定的标准，这里只提到一个例子。例如，假设原因的实例必须设置为在没有假设原因的情况下假设影响相对不太可能发生的时间；这种可能性将通过经验证据来确定。仅观察相关性不足以建立因果关系。

在几乎所有情况下，因果关系的建立依赖于重复实验和概率推理。几乎没有比或多或少可能的因果关系更牢固地建立起来了。如果对立的物质状态精确匹配，则最方便建立因果关系，除了只有一个可变因素，也许用实数衡量。

④ 什么叫因果关系

因果关系就是一个事件（“因”）和第二个事件（“果”）之间的关系，其中后一事件被认为是前一事件的结果。

一般来说，因果还可以指一系列因素（因）和一个现象（果）之间的关系。对某个结果产生影响的任何事件都是该结果的一个因素。直接因素是直接影响结果的因素，也即无需任何介入因素。

因果关系的特点

1.因果关系的客观性。因果关系作为客观现象之间引起与被引起的关系，它是客观存在的，并不以人们主观为转移。

2.因果关系的特定性。事物是普遍联系的，为了了解单个的现象，我们就必须把它们从普遍的联系中抽出来，孤立地考察它们，一个为原因，另一个为结果。刑法因果关系的特定性表现在它只能是人的危害行为与危害结果之间的因果联系。

3.因果关系的时间序列性。原因必定在先，结果只能在后，二者的时间顺序不能颠倒。在刑事案件中，只能从危害结果发生以前的危害行为中去查找原因。

以上内容参考网络-因果关系

⑤ 统计学中相关性和因果性到底是什么关系

先举个例子吧，假设我们拿到一组数据，冰淇淋的销量和啤酒的销量正相关，这就是相关性。但是很快发现二者都是随气温变化的，二者没有因果关系。过了几天，世界杯开幕了，导致啤酒销量上升，这个时候如果把相关性当成因果性，判断冰淇淋销量也会上升，那就可能会造成损失了。
这是一个很简单的问题，所以看上去做出正确判断很理所当然，但是实际问题——比如产品的失效分析的时候，大量因子都有或强或弱的相关性，在满眼错综复杂的数据中，判断因果关系就是一个相当高科技的问题了
《大数据时代》这本书里也介绍了这个。另外，网络上有很多关于这个的讨论，也可以学习借鉴。统计的知识，具体的操作还是要看使用环境的，不能盲目套用。

⑥ 因果关系的认定

在排除虚假的联系及间接的联系后，有联系的因素才有可能是因果联系。判断两因素之间是因果联系还必须符合下列几项标准。

（一）时间顺序

“因”一定先于“果”，此条在判定病因中是必需的。如某可疑病因确实作用于某病发生之后，则可以否定其为该病的病因。此点在前瞻性队列研究中比较容易判定，而在病例对照研究或横断面研究则常常难于判断。因为，此时是在同时衡量可能的病因与结果，难于判定孰先孰后。更加上，疾病发生后有些病人改变了其生活习惯（如吸烟与心肌梗死、口味嗜咸与高血压）。当病因是一个有不同水平的暴露因素时，只有达到足够水平的暴露才会发生疾病。多次、不同地点测定可以加强此证据。

（二）联系的合理性

如果这种联系与其他知识相符合，则为因果联系的可能性就大些。实验室实验发现此暴露因素作用后可引起同样结果，则此暴露因素很可能与结果存在因果联系。但是，一时尚找不到合理的解释时，也可能是相关学科知识尚未发展到一定水平，当进一步发展后可能是合理的。

（三）联系的一致性

多次研究得到同样结果叫一致性。若干研究者应用不同的设计方案得到相同结果，则更支持其为因果联系的可能。因为，许多研究者犯了同样错误，出现同样偏倚的可能性不大。在研究吸烟与肺癌的联系时，用病例对照研究、队列研究方法，在男人、女人、医生、其他职业人群观察，都得到吸烟与肺癌有联系的结果。这种高度的一致性非常支持这种联系是因果联系。

（四）联系的强度

有某因素组（暴露组）与无某因素组（非暴露组）发病率之比（RR）愈大，说明该因素与该病存在因果联系的可能性愈大。而弱的联系可能受混杂及偏倚的影响。

（五）剂量反应关系

随着暴露剂量增高（或减低）或时间延长（或缩短）而联系强度（或发病率、患病率）也随之升高（或降低），叫作有剂量反应关系。在无偏倚的研究中发现明显的剂量反应关系，则强有力地支持因果联系。吸烟与肺癌则有明显的剂量反应，随着吸烟量增多，OR值显着增加（表7-3）。随着被动吸烟时间延长，其OR值也明显增加。

（六）可逆转性

去掉可能的暴露因素后，如果疾病发生即减少，则二者更可能是因果联系。如戒烟后肺癌死亡率即下降。

高血压病人减少食盐摄入量（每日摄入5g）后，血压下降（以收缩压明显），恢复平时盐摄入量（每日10g左右），血压值又回升。

有的病的病因很快引起不能逆转的变化，不管是否继续暴露（如HIV感染），也不能出现逆转。此种情况下，不能以没有逆转而否定其因果联系。

（七）研究设计

各种研究设计对于证实病因的能力，是个很重要的要考虑的问题。设计良好的随机对照试验可得到最好的证据。但是在病因研究中少用实验性研究，而主要是用观察性研究。在观察性研究中队列研究可将偏倚控制在最低，但此法应用也较少。最常用的是病例对照研究，但此法易有偏倚。良好设计的大规模的病例对照研究对联系的因果关系可以提供证据。常常在没有其他类型研究数据可用情况下，不得不依此法而做出判断。横断面研究由于不能提供时间顺序，在因果联系研究上用处较少。生态学研究在确定因果联系上可信度最低。但有时只能用生态学研究（如饮水含氟量、大气污染等）医学`教育网搜集整理。

（八）判定证据

由于没有完全可信的标准来确定联系是否因果性的，病因推导通常进行判定时必须根据已有的证据。当作决定时必须给各类型证据以应有的权重。在判定因果时，正确的时间顺序是必需的。其次应当给合理性、一致性和剂量反应关系以最大的权重。当许多不同类型的证据都得到同样结论时，它是因果联系的可能性就增强了。当在不同地区的良好设计的研究得到同样结果时，对判定是因果联系更加重要。

⑦ 统计学中相关性和因果性到底是什么关系有什么区别

先举个例子吧，假设我们拿到一组数据，冰淇淋的销量和啤酒的销量正相关，这就是相关性。但是很快发现二者都是随气温变化的，二者没有因果关系。过了几天，世界杯开幕了，导致啤酒销量上升，这个时候如果把相关性当成因果性，判断冰淇淋销量也会上升，那就可能会造成损失了。
这是一个很简单的问题，所以看上去做出正确判断很理所当然，但是实际问题——比如产品的失效分析的时候，大量因子都有或强或弱的相关性，在满眼错综复杂的数据中，判断因果关系就是一个相当高科技的问题了
《大数据时代》这本书里也介绍了这个。另外，网络上有很多关于这个的讨论，也可以学习借鉴。统计的知识，具体的操作还是要看使用环境的，不能盲目套用。
希望能帮到你

⑧ 因果联系原理

你好，因果联系的原理：事物之间的因果联系既是先行后续的关系,又是引起和被引起的关系；原因总是伴随一定的结果,结果总是由一定的原因引起的；任何事物都处于因果联系的连接之中,因果联系是普遍存在的,它不以人的意志为转移.方：①承认因果联系的普遍性和客观性,是人们正确认识事物,进行科学研究的前提；②正确把握事物的因果联系,才能提高人们实践活动的自觉性和预见性，望采纳。

⑨ 什么是因果关系

因果关系（causality或causation）是一个事件（即“因”）和第二个事件（即“果”）之间的作用关系，其中后一事件被认为是前一事件的结果。一般来说，一个事件是很多原因综合产生的结果，而且原因都发生在较早时间点，而该事件又可以成为其他事件的原因。