[ABE-L] Fw: Causalidade X Correlacao

Sáb Mar 6 19:37:57 -03 2021

Oi Nathalia,

Fiz um "readings in causality" em 2015 no Insper e que gerou os seguintes
slides e bibliografias anotadas:

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>

Pearl  (2016) - Causal Inference in Statistics: A Primer
Pearl and Mackenzie (2018) - The Book of Why: The New Science of Cause and
Effect

Angrist and Pischke (2008) - Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s
Companion
Angrist and Pischke (2014) -  Angrist Mastering Metrics: The Path from
Cause to Effect

Imbens and Rubin (2015) - Causal Inference for Statistics, Social, and
Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge University Press.

Bom final de semana a todos,
Hedibert

On Sat, Mar 6, 2021 at 7:15 PM Nathália Demetrio <natydemi em gmail.com> wrote:

> Aproveitando o papo, pensando nas relações e diferenças de: correlação,
> predição, inferência e causalidade.
> Alguma referência que discuta esses conceitos conjuntamente?
>
> ;*
>
> On Sat, Mar 6, 2021 at 6:55 AM Julio Stern <jmstern em hotmail.com> wrote:
>
>> 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
>>
>>
>> _______________________________________________
>> abe mailing list
>> abe em lists.ime.usp.br
>> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
>>
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>> abe em lists.ime.usp.br
>> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
>>
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>>
>>
>>
>> --
>> Hedibert Freitas Lopes, PhD
>> Professor of Statistics and Econometrics
>> INSPER - Institute of Education and Research
>> Rua Quatá, 300 - São Paulo, SP 04546-042 Brazil
>> Phone: +55 11 4504-2343
>> www.hedibert.org
>> _______________________________________________
>> abe mailing list
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>> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
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Hedibert Freitas Lopes, PhD
Professor of Statistics and Econometrics
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