TGViewer
Reliable ML Reliable ML @reliable_ml · 6.6K subscribers
Post #4 4.27K
Что появилось первым – курица или яйцо?

Под Новый Год хочется говорить только о важном.

Один из простых методов для первичного анализа причинно-следственных связей во временных рядах – тест Грейнджера.

Именно с помощью него в 1988 г. Walter N. Truman и Mark E. Fisher попытались ответить на извечный вопрос: что появилось первым, курица или яйцо? Это одна из знаковых работ в области, вдохновившая многих на дальнейшее применение и развитие методов CI. Датасет был включен в стандартные библиотеки python и R, так что результаты можно легко воспроизвести и сейчас.

Для исследования были взяты данные по производству яиц и численности кур с 1930 г. по 1983 г. Причем авторы позаботились и о коррекции выборки на коммерческих бройлеров, чтобы можно было назвать выборку репрезентативной для исследования.

По результатам был сделан вывод о том, что яйца являются причиной по Грейнджеру для кур, а наоборот, гипотеза неверна – куры не являются причиной по Грейнджеру для яиц.

В качестве продолжения применения метода авторы предложили исследовать следующие факты:

- Хорошо смеется тот, кто смеется последним
- Погибели предшествует гордость, а падению предшествует надменность

Вот так. Используйте методы CI для правильных вопросов.

***
Немного подробнее о тесте Грейнджера

Тест Гренджера базируется на построении регрессии предполагаемой зависимой переменной Y на собственные предшествующие значения и предшествующие значения предполагаемого фактора Х c помощью верификации нулевой гипотезы об одновременной незначимости или равенстве нулю коэффициентов при последних [Granger, 1969].

В случае отвержения нулевой гипотезы, можно сделать вывод о наличии причинности по Гренджеру между рассматриваемыми рядами. Тест также включает в себя проверку обратной взаимосвязи и проверку устойчивости выводов относительно числа используемых лагов для вычисления предшествующих значений переменной. Результаты последнего могут отличаться при изменении числа включаемых в анализ лагов. Корректное проведение теста возможно только для стационарных временных рядов.

Положительный результат теста на причинность по Гренджеру не обязательно означает наличие истинной причинно-следственной связи. Последняя должна быть обязательно подтверждена теоретическими предпосылками, а также может быть дополнительно проверена с помощью другого статистического инструментария, который к 2021 г. значительно продвинулся.

#tech #causal_inference
  • 👍 4
  • 🔥 2
More from @reliable_ml
  1. Sep 18, 2026Наслаждаюсь работой на конференции дата-аналитиков на экономическом факультете МГУ. Тут со…
  2. Sep 18, 2026Конференция дата-аналитиков на Экономфаке МГУ Новости за сегодня) Перепост ниже. Прийти на…
  3. Aug 4, 2026Не в тему - но про ИИ Тут пришли ребята (на самом деле девчата, @Antonina_Zhiteneva) - они…
  4. Jul 15, 2026LLM Evaluation как задача Causal Inference #1 Первая заметка серии, посвященной современны…
  5. Jul 14, 2026Ура, доклады с Датафеста! Секция ReliableML Датафеста доступна на сайте ods.ai https://ods…
  6. Jun 17, 2026Каникулы Бонифация Или ML System Design - наше все В этом году устроила для себя необычный…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →