Collider (statistik)

En  kolliderare är en variabel i statistik och kausaldiagram som påverkas av två eller flera variabler. Namnet "kolliderare" speglar det faktum att i grafiska modeller "kolliderar" pilarna från variablerna som leder till kollideraren vid noden , som är kollideraren [1] . Ibland kallas kolliderare också inverterade gafflar [2] .

De kausala variablerna som påverkar kollideraren är inte nödvändigtvis relaterade. Om de inte är anslutna är kollideraren inte skyddad . Annars är kollideraren skyddad och ingår i en triangel (se figur) [3] .

Om det finns en kolliderare på banan blockerar den kopplingen mellan variablerna som påverkar den [4] [5] [6] . Collideren skapar alltså inte ett ovillkorligt förhållande mellan de variabler som påverkar den.

Att redogöra för en kolliderare i problemförhållanden genom regressionsanalys , stratifiering , experimentell design eller provtagning baserat på kollidervärden skapar ett falskt orsakssamband mellan X och Y ( Berksons paradox ). I terminologin för kausala grafer öppnar med hänsyn till kollideraren vägen mellan X och Y. Detta medför ett systematiskt fel i bedömningen av orsakssambandet mellan X och Y , vilket introducerar ett orsakssamband där det inte finns något. Därför kan kolliderar påverka verifieringen av orsaksteorin negativt.

Colliders förväxlas ibland med intrasslande variabler . Till skillnad från kolliderare måste störande variabler beaktas vid bedömning av kausalitet.

Se även

Anteckningar

  1. ↑ Hernan, Miguel A. & Robins, James M. (2010), Causal inference , Chapman & Hall/CRC monografier om statistik & tillämpad sannolikhet, CRC, sid. 70, ISBN 978-1-4200-7616-5 
  2. ↑ Julia M. Rohrer. Att tänka klart om korrelationer och orsakssamband: grafiska orsaksmodeller för observationsdata . PsyArXiv (2 juli 2018). doi : 10.31234/osf.io/t3qub . Hämtad 9 december 2021. Arkiverad från originalet 20 november 2020.
  3. ↑ Ali, R. Ayesha (2012). "Mot att karakterisera Markovs ekvivalensklasser för riktade acykliska grafer med latenta variabler" . Handlingar från den tjugoförsta konferensen om osäkerhet i artificiell intelligens (UAI2006) : 10-17. arXiv : 1207.1365 . Arkiverad från originalet 2022-01-19 . Hämtad 14 december 2020 . Utfasad parameter används |deadlink=( hjälp )
  4. ↑ Grönland, Sander; Pearl, Judea & Robins, James M. (januari 1999), Causal Diagrams for Epidemiologic Research , Epidemiology vol 10 (1): 37–48, ISSN 1044-3983 , OCLC 484244020 , PMID 988827/988827 : 091,091,091,091,101 : 101:101:1001:101:101:101: 101 -00008 , < http://www.epidemiology.ch/history/PDF%20bg/Greenland,%20Pearl%20and%20Robins%201999%20causal%20diagrams%20for%20epidemiologic%20research.pdf > Arkiverad 201 mars 3 Maskin 
  5. ↑ Pearl, Judea (1986). "Fusion, spridning och strukturering i trosnätverk". artificiell intelligens . 29 (3): 241-288. DOI : 10.1016/0004-3702(86)90072-x .
  6. ↑ Pearl, Judeen. Probabilistiska resonemang i intelligenta system: nätverk av rimlig slutledning . — Morgan Kaufmann, 1988.