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Kausalität

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Die Kausalität ist die Anfang oder die Herkunft von etwas. Das Konzept wird verwendet, um die Beziehung zwischen a zu benennen Ursache und sein Wirkung und kann im Bereich der Physik, Statistik und Philosophie eingesetzt werden.

Die Physik argumentiert das Jedes Ereignis wird durch ein vorheriges Ereignis verursacht . Wenn der aktuelle Zustand von etwas genau bekannt ist, ist es daher möglich, seine Zukunft vorherzusagen. Diese Position, bekannt als Determinismus, wurde mit dem Vormarsch der USA nuanciert Wissenschaft .

Nach Kausalitätsprinzip Jeder Effekt hat immer eine Ursache. Das Prinzip der Einheitlichkeit fügt hinzu, dass eine Ursache unter identischen Umständen immer die gleiche Wirkung hat.

Für die Philosophie Die Kausalität ist die Gesetz, nach dem Wirkungen erzeugt werden . Philosophen glauben, dass die Tatsache eines Ereignisses durch eine Ursache verursacht wird, und sie geben drei Bedingungen an, unter denen A die Ursache für eine Wirkung B ist: A muss vor B auftreten, wann immer A eintritt, muss es B sein, und A und B müssen es sein zeitlich und räumlich nah.

Die Statistik argumentiert andererseits, dass Kausalität a brauche Beziehung des gleichzeitigen Auftretens von zwei Variablen.

Der Begriff der Kausalität ist auch in der Volksweisheit oder im informellen Wissen vorhanden. Mehrere Sprüche verbreiten diese Idee, wie z "Sie werden Ihre Aussaat ernten" oder "Wer Wind sät, sammelt Stürme". Diese Sätze sind nicht mit wissenschaftlichen oder tatsächlichen Fakten verknüpft, sondern haben ihren Wert in der Überzeugung, dass das Verhalten der Menschen unweigerlich Konsequenzen hat.

Granger-Kausalitätstest

Der 1934 in Großbritannien geborene und 2003 mit dem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften ausgezeichnete Wirtschaftswissenschaftler Clive W. J. Granger war Autor eines Test der statistischen Hypothese, deren Ziel es war, festzustellen, ob a Zeitreihen (auch genannt chronologisch, es ist eine Folge von Daten), die dazu dient, eine andere vorherzusagen.

Normalerweise die statistische Regressionen (Phänomen wobei sich eine extreme Messung nach einer zweiten Beobachtung eher dem Durchschnitt nähert), reflektieren sie bloße Korrelationen, aber Granger versicherte, dass die Kausalität in der Ökonomie durch irgendeine Art von Test nachgewiesen werden könnte.

Es ist erwähnenswert, dass, da wahre Kausalität ein zutiefst philosophisches Thema ist, Experten in Ökonometrie (Wirtschaftszweig, der verschiedene statistische und mathematische Ressourcen verwendet, um Analysen, Interpretationen und Vorhersagen über Wirtschaftssysteme durchzuführen) argumentieren, dass der Granger-Test nur zurückkehren kann kausale prädiktive Information.

Der Test, mit dem Sie herausfinden können, ob eine Variable nützliche Ergebnisse liefern kann, um den Wert einer anderen zu prognostizieren, vorausgesetzt, Ihre Charakter unidirektional oder bidirektional zu sein, erfordert den Vergleich des gegenwärtigen Verhaltens einer Zeitreihe X mit dem früheren, um abzuleiten, ob es in der Lage ist, das Verhalten einer Zeitreihe Y vorherzusagen. Wenn das Ergebnis positiv ist, kann man sagen, dass das Ergebnis X Ursache im Sinne von Granger das Ergebnis Y, und sein Verhalten wird berücksichtigt unidirektional.

Wenn auf der anderen Seite alles stattfindet, was im vorherigen Absatz angegeben ist, und die Tatsache, dass das Ergebnis Y die Vorhersage des Ergebnisses X ermöglicht, addiert wird, dann liegt ein Verhalten vor bidirektional: beide Ergebnisse sind Ursache sich gegenseitig

Grangers Kausalität ist sicher Einschränkungen, da geht es nicht darum wahre Kausalität. Wenn beispielsweise sowohl X als auch Y mit unterschiedlichen Zeitintervallen Teil desselben Prozesses sind, kann einer von ihnen die alternative Hypothese (auch als "Alternative Hypothese" bezeichnet) nicht ausschließen Alternativebietet eine andere Lösung als die in der Haupthypothese vorgeschlagene und die in der Null, dh im Gegenteil, vorgeschlagene. Die Manipulation eines von ihnen würde jedoch keine Veränderung des anderen zeigen. Einfach ausgedrückt, der Granger-Test wurde entwickelt, um Variablenpaare zu behandeln, sodass die Verwendung von drei oder mehr verwirrende Ergebnisse liefern kann.

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