英语翻译Note that Granger causality is not a measure of time,physical causality.Because it makes the seeming reasonable assumption that causes precede effects,in fmri data the sluggishness of the BOLD time course could lead to apparent causal rev

来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/05 18:40:24
英语翻译Note that Granger causality is not a measure of time,physical causality.Because it makes the seeming reasonable assumption that causes precede effects,in fmri data the sluggishness of the BOLD time course could lead to apparent causal rev

英语翻译Note that Granger causality is not a measure of time,physical causality.Because it makes the seeming reasonable assumption that causes precede effects,in fmri data the sluggishness of the BOLD time course could lead to apparent causal rev
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Note that Granger causality is not a measure of time,physical causality.Because it makes the seeming reasonable assumption that causes precede effects,in fmri data the sluggishness of the BOLD time course could lead to apparent causal reversals.Moreover,if two time courses are highly redundant,a model that fails to account for possible intervening variables could lead to spurious conclusions.Even with these caveats noted,Granger causality does provide a useful mathematical framework for inferring influences between regions.
补充，希望翻译尽可能流畅，准确。不要用在线词典翻译的，我自己也能做。

英语翻译Note that Granger causality is not a measure of time,physical causality.Because it makes the seeming reasonable assumption that causes precede effects,in fmri data the sluggishness of the BOLD time course could lead to apparent causal rev
A short English,about biological medicine

注意,格兰杰因果关系不是一个时间刻度,物理因果关系。因为它使看似合理的假设,造成影响,在功能性磁振造影资料前的时间历程萎靡的大胆的可能会导致明显的因果反转。而且,如果两个时间的课程都是高度复杂的,不能说明一个模型,对可能发生的中介变量可能会导致虚假的结论。即使有这些质疑指出,格兰杰因果关系确实提供了有用的数学框架,用于推断影响区之间。...

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注意,格兰杰因果关系不是一个时间刻度,物理因果关系。因为它使看似合理的假设,造成影响,在功能性磁振造影资料前的时间历程萎靡的大胆的可能会导致明显的因果反转。而且,如果两个时间的课程都是高度复杂的,不能说明一个模型,对可能发生的中介变量可能会导致虚假的结论。即使有这些质疑指出,格兰杰因果关系确实提供了有用的数学框架,用于推断影响区之间。

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不是翻译
格兰杰因果关系 (granger causality)
要探讨因果关系，首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系，只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度，因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率（如果通过事件定义了...

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不是翻译
格兰杰因果关系 (granger causality)
要探讨因果关系，首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系，只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度，因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说A是B的原因。 早期因果性是简单通过概率来定义的，即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因（Suppes，1970）；然而这种定义有两大缺陷：一、没有考虑时间先后顺序；二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)>P(A)，显然上面的定义就自相矛盾了（并且定义中的“>”毫无道理，换成“<”照样讲得通，后来通过改进，把定义中的“>”改为了不等号“≠”，其实按照同样的推理，这样定义一样站不住脚）。 事实上，以上定义还有更大的缺陷，就是信息集的问题。严格讲来，要真正确定因果关系，必须考虑到完整的信息集，也就是说，要得出“A是B的原因”这样的结论，必须全面考虑宇宙中所有的事件，否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C，它是A和B的共同原因，考虑一个极端情况：若P(A|C)=1，P(B|C)=1，那么显然有P(B|AC)=P(B|C)，此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。 因此，Granger（1980）提出了因果关系的定义，他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。至于判断准则，也在逐步发展变化： 最初是根据分布函数（条件分布）判断，注意Ωn是到n期为止宇宙中的所有信息，Yn为到n期为止所有的Yt (t=1…n)，Xn+1为第n+1期X的取值，Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn − Yn)) - - - - - - - (1) 后来认为宇宙信息集是不可能找到的，于是退而求其次，找一个可获取的信息集J来替代Ω：F(Xn+1 | Jn) ≠ F(Xn+1 | (Jn − Yn)) - - - - - - - (2) 再后来，大家又认为验证分布函数是否相等实在是太复杂，于是再次退而求其次，只是验证期望是否相等（这种叫做均值因果性，上面用分布函数验证的因果关系叫全面因果性）：E(Xn+1 | Jn) ≠ E(Xn+1 | (Jn − Yn)) - - - - - - - (3) 也有一种方法是验证Y的出现是否能减小对Xn+1的预测误差，即：σ2(Xn+1 | Jn) < σ2(Xn+1 | (Jn − Yn)) - - - - - - - (4) 最后一种方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，通过假设检验的方法（F检验）检验Y的系数是否为零。 可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件），这很可能会导致虚假的因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。

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注意,格兰杰因果关系不是一个时间刻度,物理因果关系。因为它使看似合理的假设,造成影响,在功能性磁振造影资料前的时间历程萎靡的大胆的可能会导致明显的因果反转。而且,如果两个时间的课程都是高度复杂的,不能说明一个模型,对可能发生的中介变量可能会导致虚假的结论。即使有这些质疑指出,格兰杰因果关系确实提供了有用的数学框架influen推理的方法...

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注意,格兰杰因果关系不是一个时间刻度,物理因果关系。因为它使看似合理的假设,造成影响,在功能性磁振造影资料前的时间历程萎靡的大胆的可能会导致明显的因果反转。而且,如果两个时间的课程都是高度复杂的,不能说明一个模型,对可能发生的中介变量可能会导致虚假的结论。即使有这些质疑指出,格兰杰因果关系确实提供了有用的数学框架influen推理的方法

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