因果推断与大数据
Ⅰ 目前常用的因果推断标准有哪些
善有善报，恶有恶报，不是不报，时候未到。大方向是这样。
今天你帮了别人，并不是说他马上就会一模一样帮回来。可能会用另外一种方式，可能是他帮，也可能是别人，也可能是老天爷。有可能是今天，也有可能是明天，也可能是下辈子。
Ⅱ 统计界因果推断比较有名的学者和论文成果有哪些
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献和附录和致谢。
下面按论文的结构顺序依次叙述。
题目
(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。
署名
(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。
引言
(三)论文——引言是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。
材料方法
(四)论文——材料和方法按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志对论文投稿规定办即可。
实验结果
(五)论文——实验结果应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据、不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。
实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。
Ⅲ 因果推断论有什么性信息解释行为原因
存在介入因素时，判断先前行为与最终结果有无因果关系，判断标准是：先前实行行为→介入因素→实害结果（1）先前行为对结果发生所起的作用大小作用大者，则先前行为与结果有因果关系；反之无。这里的作用大小，是指先前行为导致结果发生的危险性大小。这种危险性大小，是根据生活经验的盖然性大小（概率大小）来判断。一般认为，重伤行为对死亡结果作用大，轻伤行为对死亡结果作用小。（2）介人因素异常性的大小这是指在先前行为制造的危险流在发展过程中，出现了介入因素，该介入因素的出现是否异常。对此主要考察先前行为与介入因素的关联性大小。如果介入因素的出现是先前行为导致的，则介入因素这里包括四种情形：先前行为必然导致介入因素出现；先前行为通常导致介入因素出现；先前行为很少导致介入因素出现；先前行为与介入因素的出现无关。大致而言，前两种情形的介入因素不算异常，后两种情形的介入因素较为异常。例如，甲持刀近距离追杀乙，乙为了逃命而闯红灯，被车撞死。乙的闯红灯行为不算异常。又如，甲偷了乙一块钱，乙为了追回自己的一块钱而不顾危险闯红灯，被车撞死。乙的闯红灯比较异常。这表明，在判断介入因素的异常性，或者先前行为与介入因素的关联性时，不能孤立地判断，而应情景化判断。例如，孤立地看，车祸的发生很异常，但如果情景化判断，则不一定。例如。甲突然将乙推到高速公路上，丙刹车不及轧死乙。该车祸不算异常。（3）介入因素本身对结果发生所起的作用大小作用大者，则表明先前行为与结果无因果关系；反之有。上述三点需综合判断，根据少数服从多数原则得出最终结论。根据介入因素三标准，上述例1（车祸案）中，第一，重伤对死亡结果作用大，前后有因果关系；第二，车祸很异常，前后没有因果关系；第三，车祸对死亡作用大，前后没有因果关系。综合结论，甲的重伤行为与乙的死亡没有因果关系。死亡应归因于第三人的车祸。
Ⅳ 统计学上,如何能得出因果关系的推断
统计学的根本特征就是抛弃事物的因果关系。不考虑事物变化的原因，因为有时影响事物的原因多得数不胜数，人们要从寻找原因入手没有办法。当然统计学也有假定的前提：事物在相同的条件下表现的行为相同。
统计学得到的结果，只是提供一种事物发生的概然性。
爱因斯坦拒绝概然性，波尔坚持概然性，这是上个世纪著名的争论。现在看来似乎波尔的观点占上风。
Ⅳ 在大数据时代,为什么我们不在探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系
看过大数据时代吧，里边说的还比较清楚了，大数据的一个优势就是从数据之间的相内关关系直接得到我们想容要的结论，而不必去追求原因和结果间的复杂因果关系。
在平时的科学研究中，我们工作的本质就是探寻事物间的本质的因果关系，分析因果关系是一件非常复杂而严谨的事情，甚至在有些场合根本无法短时间内得到具体的因果关系，这时候大数据的优势就体现出来了。根据大数据分析结果，出现了A现象，必然发生B现象，那么在绝大部分场合就可以先不关注A与B之间的具体因果关系，而从两者在数据上表现的相关关系解决问题。当然大数据技术并非完全否认因果关系，而是强调先通过相关关系解决问题，因果关系可以在后期慢慢研究。
供参考。
Ⅵ 简述因果关联的推断标准
因果关联的推断标准有8个，其中关联的时间顺序是必须满足的;关联的强度，关联的可重复性，剂量反应关系及实验证据有非常重要的意义;其他标准可作为判断病因时的参考。
1，关联的时序性，指因与果出现的时间顺序，有因才有果，作为原因一定发生在结果之前，这在病因判断中是唯一要求必备的条件。(暴露因素与疾病发生的时间顺序，在前瞻性队列研究中容易判断，但在病例对照研究或横断面研究中则常常难以断定)。
2，关联的强度，指疾病与暴露因素之间关联程度的大小，常用OR或RR值来描述。在除外偏倚和随机误差的条件下，关联的强度可作为判别因果关系和建立病因假说的依据，关联强度越大存在因果关联的可能性也越大。
3，关联的可重复性，指某因素与某疾病的关联在不同研究背景下、不同研究者用不同的研究方法约可获得一致性的结论。重复出现的次数越多，因果推断越有说服力。
4，关联的特异性，指某因素只能引起某种特定的疾病，也就是说某种疾病的发生必须有某种因素的暴露才会出现。从传染病的病因研究角度来看，常可确立某病原微生物与某疾病之间的特异性因果关联。而从慢性非传染病角度来讲，大多情况下不易确立某因素与某疾病间的特异性。
5，剂量-反应关系，指某因素暴露的剂量、时间与某种疾病的发生之间存在的一种阶梯曲线，即暴露剂量越大、时间越长则疾病发生的概率也越大。
6，生物学合理性，指能从生物学发病机制上建立因果关联的合理性，即所观察到的因果关联可以用已知的生物学知识加以合理解释。
7，关联的一致性，指某因素与疾病之间的关联与该病已知的自然史和生物学原理相一致。
8，实验证据，指用实验方法证实去除可疑病因可引起某疾病发生频率的下降或消灭，则表明该因果关联存在终止效应，其作为因果关联的判定标准论证强度很高。实验证据可来自人群现场试验，也可来自临床试验或基础医学实验。
因果关系的判断是复杂的，在因果关系的判断中，并不一定要求8条标准全部满足。但满足的条件越多，则其因果关联成立的可能性越大，误判的可能性就越小。
(6)因果推断与大数据扩展阅读
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（介入因素有时又称中介因素）。从这个角度来讲，因果之间的关系也可以称为因果关联。
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。
Ⅶ 大数据分析中，因果和关联的区别和联系是什么
严格的说，应该是因果和相关的区别和联系。
1、它们之间，区别有个本质的版地方，因果必权然是相关，但相关未必是因果。
例如：
光照时间和水果含糖量之间，是因果关系，光照时间越长，光合作用产生的糖越多，水果就越甜。所以数据上看，光照时间和水果含糖量之间的数据，相关系数比较高。
光照时间和太阳能发电量之间，也是因果关系。光照时间越长，太阳能发电量就越多。但是数据上，太阳能发电量和水果的含糖量之间，都表现为随着光照时间越长数值越大，所以他们之间的相关系数也很高，却不能认为水果含糖量与太阳能发电量之间存在因果关系。
2、这样，就牵引出因果和相关之间，它们的联系，就是2者从数据上来看相关系数都比较高。
Ⅷ 大数据的弱点主要是精确性 可靠性 因果性 多样性吗
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
Ⅸ 大数据思维中不求因果只求关联有何意义与价值
严格的说，应该是因果和相关的区别和联系。1、它们之间，区别有个本质的地方，因果必然是相关，但相关未必是因果。 例如： 光照时间和水果含糖量之间，是因果关系...
Ⅹ 大数据的思维方式遵循因果逻辑推理，对吗
大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人内们处理的数容据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能。