检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南开大学经济学院
出 处:《数量经济技术经济研究》2014年第2期137-147,共11页Journal of Quantitative & Technological Economics
摘 要:变量间的条件独立性可视为在概率空间上对其因果关系的一种描述,可以通过检验变量之间的条件独立性来检验因果关系。通过详细介绍几个条件独立性检验统计量的构造方法和基本原理,包括线性模型假设下的Fisher-z检验统计量,在非线性模型下或无法确定变量之间的模型时,使用的3个非参数的条件独立性检验统计量,对这几个不同的条件独立性检验统计量的检验效率进行对比分析。The conditional independence between variables can be regarded as a description of its causality in the probability space, So one can test conditional inde- pendence between variables to test causality. This paper describes the construction principles of the several conditional independence test statistic in detail, including Fisher-z test statistic under linear model assumption and three non-parametric con- ditional independence test statistic under the circumstance that the model is non-linear or a model cannot be determined between the variables used. At last the efficiencies of the above test statistic in conditional independence tests are compared and analyzed.
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