[ABE-L] Fw: Causalidade X Correlacao

Sáb Mar 6 18:15:17 -03 2021

Caros,

Apenas adicionando um texto a mais na discussão "Causalidade x Correlação".
Segue o link de um texto do Judea Pearl sobre o paradoxo de Simpson, no
qual ele discute relações espúrias como função de uma terceira variável.

https://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r414.pdf

Abs

Em sáb., 6 de mar. de 2021 às 06:56, Julio Stern <jmstern em hotmail.com>
escreveu:

> Sobre e-valores / FBST para problemas de Cointegracao:
>
> O artigo do Marcio Alves Diniz (2020), citado na ultima mensagem, tem a
> desvantagem de ser um tanto sofisticado.
> Todavia, serve para explicar algumas coisas muito importantes.
>
> Testes de Raiz Unitaria e testes de Cointegracao sempre foram
> problematicos para Estatistica Bayesiana.
> Alguem que queira utilizar testes baseados em Fatores de Bayes (Bayes
> Factors) tem que tomar muito cuidado, para nao virar um Credulo (aquele
> que enxerga cointegracao em toda parte)  ou um Cetico (aquele que nunca
> admite cointegracao).
> Eh preciso "cozinhar" prioris especiais (chimeras ou ad-hoceries como
> dizia o I.J. Good)  para "arrumar" as conclusoes a que se chega -- um
> horror.
>
> Com o  e-valor / FBST tudo se resolve naturalmente.
> Quem quiser utilizar a priory de Jeffreys, que eh uma entidade Covariante
> (ou "invariante" em uma linguagem mais relaxada) por transformacoes de
> coordenadas, pode faze-lo sem problemas.
> O trabalho de doutorado do Marcio foi exatamente o de desenvolver esta
> theoria.
>
> Tivemos grande dificuldade para publicar os primeiros artigos em boas
> revistas, justamente por abstermo-nos de usar chimeras como prioris ad-hoc
> necessarias para "ajeitar" o processo de inferencia via Fatores de Bayes.
> Um grande nome na area me disse - na cara dura:  Se depender de mim, voces
> nunca publicarao este artigo, pois suas conclusoes invalidam muitos artigos
> previamente publicados, varios deles por mim mesmo!  Agradeci a honestidade
> da resposta...
>
> Testes de Raiz Unitaria e Cointegracao sao uma area fascinante de pesquisa
> em Estatistica, uma area que tem, como poucas, o poder de revelar
> paradoxos.
>
> Abracos virtuais e Tudo de bom,
> ---Julio Stern
>
>
> ------------------------------
> *From:* Hedibert Lopes <hedibert em gmail.com>
> *Sent:* Friday, March 5, 2021 8:34 PM
> *To:* Diego Samuel Rodrigues <diegosarodrigues em gmail.com>
> *Cc:* Julio Stern <jmstern em hotmail.com>; abe em lists.ime.usp.br <
> abe em lists.ime.usp.br>
> *Subject:* Re: [ABE-L] Fw: Causalidade X Correlacao
>
> Boa tarde pessoal,
>
> Aproveitando o gancho do Diego pra dizer que para mim a discussão acerca
> de correlação/causação parece a discussão acerca de valores.  Correlação é
> uma de um universo grande de medidas de associação entre
> variáveis aleatórias, só que bem famosa!  P-value é uma forma, também
> famosa, de "tentar" discriminar com relação a uma determinada hipótese
> científica.  Ambos têm mais defeitos que qualidades, mas seguem sendo
> bastante usados.
>
> Aproveito pra divulgar umas compilações que venho fazendo....
> http://hedibert.org/compilations/.....com particular ênfase em duas delas:
>
>
>    1. Causality: Readings in Statistics and Econometrics (2015)
>    <http://hedibert.org/wp-content/uploads/2015/10/causality-meeting1.pdf> +
>    annotated bibliography here
>    <http://hedibert.org/wp-content/uploads/2015/10/annotatedbibliography.pdf>
>     & here
>    <http://hedibert.org/wp-content/uploads/2015/10/annotatedbibliography-articles.pdf>
>    2. Discussion about p-values (2021)
>    <http://hedibert.org/wp-content/uploads/2021/02/discussion-about-pvalue-referencelist-by-hedibertlopes.pdf>
>
>
> Abs e bom final de semana a todos,
> Hedibert
>
>
> On Fri, Mar 5, 2021 at 5:22 PM Diego Samuel Rodrigues <
> diegosarodrigues em gmail.com> wrote:
>
> Olá a todos, boa tarde.
>
> A despeito de parecer que a discussão se encerrou, se permitem um
> comentário de um não-estatístico, o assunto "Correlação x Causalidade" me
> fez lembrar de um artigo relevante sobre assunto, do qual destaco o trecho
> que coloco mais abaixo.
>
> Saudações,
>
> Diego Samuel Rodrigues
> Faculdade de Tecnologia, Universidade Estadual de Campinas
>
> =====
>
> *Detecting Causality in Complex Ecosystems*
> George Sugihara et al.
> *Science **338*, 496 (2012)
> doi.org/10.1126/science.1227079
>
> *Although correlation is neither necessary nor sufficient to establish
> causation, it remains deeply ingrained in our heuristic thinking (8, 13,
> 16, 17). One might conclude, for example, that the variables in Fig. 1 have
> no causal relation because they are uncorrelated. Obviously, lack of
> correlation does not imply lack of causation. Because of this and for
> reasons just given, the use of correlation to infer causation is risky,
> especially as we come to recognize that nonlinear dynamics are ubiquitous.*
>
> [image: image.png]
>
> Em sex., 5 de mar. de 2021 às 14:49, Julio Stern <jmstern em hotmail.com>
> escreveu:
>
>
> Caro Pedro:
> Grato pela refereincia:
>
> >>> Pedro Morettin (2017). Econometria Financeira, Capítulo 10.
>
> Esta eh uma boa referencia, sempre correta, mas ao mesmo tempo didatica e
> facil de entender.
>
>
> Caro Hedibert:
> Grato pela referencia:
>
> >>> Michael Murray, “A Drunk and Her Dog: An Illustration of
> Cointegration and Error Correction,” American Statistician, 48, no. 1
> (1994): 37–39.
>
> Este eh um paper escrito exatamente no espirito que eu queria,
> infelizmente, nao exatamente sobre o problema que eu queria... Mas eh este
> tipo de coisa que eu preciso para dialogar meu publico alvo.
>
>
> Canhao para matar mosca:
> A turma do FBST / e-valor tem seus canhoes  para teste de cointegracao,
> vide:
>
> >>> Marcio Alves Diniz, Carlos Alberto de Braganca Pereira, Julio Michael
> Stern (2020).  Cointegration and Unit Root Tests: A Fully Bayesian
> Approach.  Entropy, 22, 9, 968.
> <https://www.ime.usp.br/~jmstern/wp-content/uploads/2020/10/Din20.Ent.pdf>
>  doi:10.3390/e22090968 <https://www.mdpi.com/1099-4300/22/9/968>
>
> Da para usar este canhao para "explicar" um monte de coisas interessantes
> na area, so que a explicacaco eh totalmente intragavel para quem ja nao
> entende de antemao muita coisa de estatistica... Neste sentido, nao resolve
> o problema que tenho que resolver :-)
>
> Faltam mais artigos sobre o assunto escritos como o artigo do Murray...
>
> Grato a todos que me responderam, inclusive com copia do Livro do Vigen.
> Tudo de bom,
> ---Julio Stern
>
>
> ------------------------------
> *From:* Pedro Alberto Morettin <pam em ime.usp.br>
> *Sent:* Friday, March 5, 2021 3:56 PM
> *To:* Julio Stern <jmstern em hotmail.com>
> *Cc:* abe em lists.ime.usp.br <abe em lists.ime.usp.br>
> *Subject:* Re: [ABE-L] Fw: Causalidade X Correlacao
>
> Julio,
>
> v. não precisa olhar esses artigos; veja meu livro de Econometria
> Financeira, Capítulo 10, é mais fácil. As séries que v.
> mostrou são (quase) todas não estacionárias. O que Granger e Newbold
> (1974) mostraram é que, considerando
> duas séries não estacionárias completamente não correlacionadas, a
> regressão de uma sobre a outra produz produz uma correlação
> aparentemente significativa. Daí a necessidade de se desenvolver técnicas
> (cointegração) para analisar séries não estacionárias integradas
> (essas são tais que tomando-se uma ou mais diferenças tornam-se
> estacionárias).
>
> Abs,
>
> Pedro
>
> Em sex., 5 de mar. de 2021 às 10:03, Julio Stern <jmstern em hotmail.com>
> escreveu:
>
>
>
> Caros Redistas
>
> Conversando com colegas de outras areas sobre a diferenca entre
> Causalidade e Correlacao, principalmente no contexto de vacinas,
> tratamentos medicos para Covid, etc. acabei conhecendo o livro:
>
>
> >>>  Tyler Vigen (2015).  Spurious Correlations.  Hachette Books.
>
>
> que tem gráficos fantasticos, com series temporais totalmente desconexas
> que exibem altíssima correlacao.
>
> Nao tenho o livro, mas alguns graficos podem ser vistos em
>
>
> >>> https://www.tylervigen.com/spurious-correlations
>
> >>> https://tylervigen.com/discover
>
>
>
> Comecei a fazer umas continhas rapidas sobre a probabilidade,  p , de
> obter, em duas series temporais, x(t) e y(t) , com dez pontos de
> abscissa  t={1,2, ... 10}  e ordenada no intervalo  [0,1] , uma alta
> correlação, i.e.,
>
>
> p = Pr ( corr ( x(t) , y(t) )  >=  (1-alpha) ) , para  alpha= 0.1  ou
> 0.05  ou  0.01
>
>
> Assumindo nao haver estrutura alguma nas series  x(t)  e  y(t) , o
> resultado eh muito baixo.
>
> Mesmo considerando uma enorme biblioteca de graficos aleatorios, nao da...
>
>
>
> Parece ser necessario assumir "a priori" a existência de alguma "estrutura
> intrinseca de associacao" entre os pontos de cada uma das series temporais,
> por exemplo, alguma estrutura de auto-correlacao.
>
>
> Antes de sair por ai tentando reinventar a roda, melhor perguntar a quem
> sabe...
>
> Alguem ja deve ter pensado neste problema!  Alguma ideia de como
> modela-lo?
>
>
> Abraco a todos e tudo de bom,
>
> ---Julio Stern
>
>
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> Hedibert Freitas Lopes, PhD
> Professor of Statistics and Econometrics
> INSPER - Institute of Education and Research
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Widemberg Nobre
Doutorando em Estatística pela Universidade Federal do Rio de Janeiro
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