因果推斷與大數據
Ⅰ 目前常用的因果推斷標准有哪些
善有善報，惡有惡報，不是不報，時候未到。大方向是這樣。
今天你幫了別人，並不是說他馬上就會一模一樣幫回來。可能會用另外一種方式，可能是他幫，也可能是別人，也可能是老天爺。有可能是今天，也有可能是明天，也可能是下輩子。
Ⅱ 統計界因果推斷比較有名的學者和論文成果有哪些
論文一般由題名、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成，其中部分組成（例如附錄）可有可無。論文各組成的排序為：題名、作者、摘要、關鍵詞、英文題名、英文摘要、英文關鍵詞、正文、參考文獻和附錄和致謝。
下面按論文的結構順序依次敘述。
題目
(一)論文——題目科學論文都有題目，不能「無題」。論文題目一般20字左右。題目大小應與內容符合，盡量不設副題，不用第1報、第2報之類。論文題目都用直敘口氣，不用驚嘆號或問號，也不能將科學論文題目寫成廣告語或新聞報道用語。
署名
(二)論文——署名科學論文應該署真名和真實的工作單位。主要體現責任、成果歸屬並便於後人追蹤研究。嚴格意義上的論文作者是指對選題、論證、查閱文獻、方案設計、建立方法、實驗操作、整理資料、歸納總結、撰寫成文等全過程負責的人，應該是能解答論文的有關問題者。往往把參加工作的人全部列上，那就應該以貢獻大小依次排列。論文署名應徵得本人同意。學術指導人根據實際情況既可以列為論文作者，也可以一般致謝。行政領導人一般不署名。
引言
(三)論文——引言是論文引人入勝之言，很重要，要寫好。一段好的論文引言常能使讀者明白你這份工作的發展歷程和在這一研究方向中的位置。要寫出論文立題依據、基礎、背景、研究目的。要復習必要的文獻、寫明問題的發展。文字要簡練。
材料方法
(四)論文——材料和方法按規定如實寫出實驗對象、器材、動物和試劑及其規格，寫出實驗方法、指標、判斷標准等，寫出實驗設計、分組、統計方法等。這些按雜志對論文投稿規定辦即可。
實驗結果
(五)論文——實驗結果應高度歸納，精心分析，合乎邏輯地鋪述。應該去粗取精，去偽存真，但不能因不符合自己的意圖而主觀取捨，更不能弄虛作假。只有在技術不熟練或儀器不穩定時期所得的數據、在技術故障或操作錯誤時所得的數據、不符合實驗條件時所得的數據才能廢棄不用。而且必須在發現問題當時就在原始記錄上註明原因，不能在總結處理時因不合常態而任意剔除。廢棄這類數據時應將在同樣條件下、同一時期的實驗數據一並廢棄，不能只廢棄不合己意者。
實驗結果的整理應緊扣主題，刪繁就簡，有些數據不一定適合於這一篇論文，可留作它用，不要硬行拼湊到一篇論文中。論文行文應盡量採用專業術語。能用表的不要用圖，可以不用圖表的最好不要用圖表，以免多佔篇幅，增加排版困難。文、表、圖互不重復。實驗中的偶然現象和意外變故等特殊情況應作必要的交代，不要隨意丟棄。
Ⅲ 因果推斷論有什麼性信息解釋行為原因
存在介入因素時，判斷先前行為與最終結果有無因果關系，判斷標準是：先前實行行為→介入因素→實害結果（1）先前行為對結果發生所起的作用大小作用大者，則先前行為與結果有因果關系；反之無。這里的作用大小，是指先前行為導致結果發生的危險性大小。這種危險性大小，是根據生活經驗的蓋然性大小（概率大小）來判斷。一般認為，重傷行為對死亡結果作用大，輕傷行為對死亡結果作用小。（2）介人因素異常性的大小這是指在先前行為製造的危險流在發展過程中，出現了介入因素，該介入因素的出現是否異常。對此主要考察先前行為與介入因素的關聯性大小。如果介入因素的出現是先前行為導致的，則介入因素這里包括四種情形：先前行為必然導致介入因素出現；先前行為通常導致介入因素出現；先前行為很少導致介入因素出現；先前行為與介入因素的出現無關。大致而言，前兩種情形的介入因素不算異常，後兩種情形的介入因素較為異常。例如，甲持刀近距離追殺乙，乙為了逃命而闖紅燈，被車撞死。乙的闖紅燈行為不算異常。又如，甲偷了乙一塊錢，乙為了追回自己的一塊錢而不顧危險闖紅燈，被車撞死。乙的闖紅燈比較異常。這表明，在判斷介入因素的異常性，或者先前行為與介入因素的關聯性時，不能孤立地判斷，而應情景化判斷。例如，孤立地看，車禍的發生很異常，但如果情景化判斷，則不一定。例如。甲突然將乙推到高速公路上，丙剎車不及軋死乙。該車禍不算異常。（3）介入因素本身對結果發生所起的作用大小作用大者，則表明先前行為與結果無因果關系；反之有。上述三點需綜合判斷，根據少數服從多數原則得出最終結論。根據介入因素三標准，上述例1（車禍案）中，第一，重傷對死亡結果作用大，前後有因果關系；第二，車禍很異常，前後沒有因果關系；第三，車禍對死亡作用大，前後沒有因果關系。綜合結論，甲的重傷行為與乙的死亡沒有因果關系。死亡應歸因於第三人的車禍。
Ⅳ 統計學上,如何能得出因果關系的推斷
統計學的根本特徵就是拋棄事物的因果關系。不考慮事物變化的原因，因為有時影響事物的原因多得數不勝數，人們要從尋找原因入手沒有辦法。當然統計學也有假定的前提：事物在相同的條件下表現的行為相同。
統計學得到的結果，只是提供一種事物發生的概然性。
愛因斯坦拒絕概然性，波爾堅持概然性，這是上個世紀著名的爭論。現在看來似乎波爾的觀點占上風。
Ⅳ 在大數據時代,為什麼我們不在探求難以捉摸的因果關系,轉而關注事物的相關關系
看過大數據時代吧，里邊說的還比較清楚了，大數據的一個優勢就是從數據之間的相內關關系直接得到我們想容要的結論，而不必去追求原因和結果間的復雜因果關系。
在平時的科學研究中，我們工作的本質就是探尋事物間的本質的因果關系，分析因果關系是一件非常復雜而嚴謹的事情，甚至在有些場合根本無法短時間內得到具體的因果關系，這時候大數據的優勢就體現出來了。根據大數據分析結果，出現了A現象，必然發生B現象，那麼在絕大部分場合就可以先不關注A與B之間的具體因果關系，而從兩者在數據上表現的相關關系解決問題。當然大數據技術並非完全否認因果關系，而是強調先通過相關關系解決問題，因果關系可以在後期慢慢研究。
供參考。
Ⅵ 簡述因果關聯的推斷標准
因果關聯的推斷標准有8個，其中關聯的時間順序是必須滿足的;關聯的強度，關聯的可重復性，劑量反應關系及實驗證據有非常重要的意義;其他標准可作為判斷病因時的參考。
1，關聯的時序性，指因與果出現的時間順序，有因才有果，作為原因一定發生在結果之前，這在病因判斷中是唯一要求必備的條件。(暴露因素與疾病發生的時間順序，在前瞻性隊列研究中容易判斷，但在病例對照研究或橫斷面研究中則常常難以斷定)。
2，關聯的強度，指疾病與暴露因素之間關聯程度的大小，常用OR或RR值來描述。在除外偏倚和隨機誤差的條件下，關聯的強度可作為判別因果關系和建立病因假說的依據，關聯強度越大存在因果關聯的可能性也越大。
3，關聯的可重復性，指某因素與某疾病的關聯在不同研究背景下、不同研究者用不同的研究方法約可獲得一致性的結論。重復出現的次數越多，因果推斷越有說服力。
4，關聯的特異性，指某因素只能引起某種特定的疾病，也就是說某種疾病的發生必須有某種因素的暴露才會出現。從傳染病的病因研究角度來看，常可確立某病原微生物與某疾病之間的特異性因果關聯。而從慢性非傳染病角度來講，大多情況下不易確立某因素與某疾病間的特異性。
5，劑量-反應關系，指某因素暴露的劑量、時間與某種疾病的發生之間存在的一種階梯曲線，即暴露劑量越大、時間越長則疾病發生的概率也越大。
6，生物學合理性，指能從生物學發病機制上建立因果關聯的合理性，即所觀察到的因果關聯可以用已知的生物學知識加以合理解釋。
7，關聯的一致性，指某因素與疾病之間的關聯與該病已知的自然史和生物學原理相一致。
8，實驗證據，指用實驗方法證實去除可疑病因可引起某疾病發生頻率的下降或消滅，則表明該因果關聯存在終止效應，其作為因果關聯的判定標准論證強度很高。實驗證據可來自人群現場試驗，也可來自臨床試驗或基礎醫學實驗。
因果關系的判斷是復雜的，在因果關系的判斷中，並不一定要求8條標准全部滿足。但滿足的條件越多，則其因果關聯成立的可能性越大，誤判的可能性就越小。
(6)因果推斷與大數據擴展閱讀
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（介入因素有時又稱中介因素）。從這個角度來講，因果之間的關系也可以稱為因果關聯。
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。
Ⅶ 大數據分析中，因果和關聯的區別和聯系是什麼
嚴格的說，應該是因果和相關的區別和聯系。
1、它們之間，區別有個本質的版地方，因果必權然是相關，但相關未必是因果。
例如：
光照時間和水果含糖量之間，是因果關系，光照時間越長，光合作用產生的糖越多，水果就越甜。所以數據上看，光照時間和水果含糖量之間的數據，相關系數比較高。
光照時間和太陽能發電量之間，也是因果關系。光照時間越長，太陽能發電量就越多。但是數據上，太陽能發電量和水果的含糖量之間，都表現為隨著光照時間越長數值越大，所以他們之間的相關系數也很高，卻不能認為水果含糖量與太陽能發電量之間存在因果關系。
2、這樣，就牽引出因果和相關之間，它們的聯系，就是2者從數據上來看相關系數都比較高。
Ⅷ 大數據的弱點主要是精確性 可靠性 因果性 多樣性嗎
容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值
Ⅸ 大數據思維中不求因果只求關聯有何意義與價值
嚴格的說，應該是因果和相關的區別和聯系。1、它們之間，區別有個本質的地方，因果必然是相關，但相關未必是因果。 例如： 光照時間和水果含糖量之間，是因果關系...
Ⅹ 大數據的思維方式遵循因果邏輯推理，對嗎
大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：第一，人內們處理的數容據從樣本數據變成全部數據；第二，由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相關關系。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能。