目的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 问题的范围和严重程度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 成本 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......................1-6 定义健康结果 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..................1-7 曝光测量 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-8 信息检索 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-9 研究选择 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-9 分析或综合研究的方法 ..... < /div>............< div> 。。。。。。。....1-10 因果关系标准 .......。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . 1-11 用于对工作相关性证据进行分类的类别 . < div> 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 < /div> 1-13 摘要 . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . 1-14 表格、图表和附录说明 . . 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...1-11 用于对工作相关性证据进行分类的类别 .< div> 。。。。。。。。。。。。。。。 < /div>1-13 摘要 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..1-14 表格、图表和附录说明 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-14
在这篇面向大众的文章中,我们提出了一种量子纠缠机制。关键因素是人们熟悉的统计现象,即对撞机偏差或伯克森偏差。在因果模型的语言中,对撞机是一个受两个或多个其他变量因果影响的变量。对撞机进行条件化通常会在其促成因素之间产生非因果关联,即使它们实际上是独立的。很容易证明,在合适的后选集合中,这种现象可以产生类似于贝尔相关性的关联。如果对撞机受到“约束”(例如,受未来边界条件约束),那么这种对撞机伪影也可能成为类似于因果关系的真实联系。我们在量子力学的逆因果模型背景下考虑这些点的时间反转类似物。逆因果关系在 EPR-Bell 粒子对的源头处产生对撞机,在这种情况下,通过正常的实验准备方法可以对对撞机进行约束。由此可见,从实验的一个分支到另一个分支,在这样的对撞机之间可能会出现类似因果关系的联系。我们的假设是,这种受约束的逆因果对撞机偏差是纠缠的起源。这篇文章基于我们在 arXiv:2101.05370v4 [quant-ph] 中首次提出的建议。
摘要:这项研究的目的是检查基础设施发展与人口增长对南非经济增长之间的相关性。这项研究采用了横截面看似无关的回归来分析基础设施发展与人口增长对经济增长的关系,使用2006 - 2019年期间从九个省收集的年度小组数据。结果表明,基础设施不是刺激经济增长的有效工具。省政府支出与经济增长有积极而显着的关系。研究发现,失业率和经济增长具有负相关的关系。此外,结果表明,人口对经济增长有积极和统计的影响。Granger因果关系测试发现,从人口增长到基础设施的因果关系在单向上存在,这意味着人口增长会影响南非的基础设施发展。要纠正对经济增长有害的有害基础设施的问题,南非政策制定者应确保不缺乏对国家目标和标准的明确性,并且缺乏在自然工具的发展和国家目标实施不一致的情况下没有协调的。有必要在南非的基础设施上进行更多投资。
摘要 COVID-19 疫苗的快速发展、推出和全球普及要求各国建立强大的药物警戒系统来监测和处理免疫后不良事件 (AEFI)。这些系统及时提供有关疫苗安全性的数据,支持有关疫苗不良事件潜在风险相对于疾病预防效益的决策。在埃塞俄比亚,监测系统受到以下限制:通过被动监测系统提交的数据不足、严重不良事件调查和因果关系评估延迟以及未向世界卫生组织 (WHO) 全球数据库 VigiBase 报告。在巴基斯坦,药物警戒系统缺乏报告要求和指导文件,监管政策不足,工作人员缺乏评估 AEFI 报告的能力。这两个国家都实施了多项干预措施,以改进药物警戒系统和流程,以便从医疗机构收集、分析和向国家一级报告 AEFI,并促进使用全球和国家电子报告工具。此外,巴基斯坦改善了监管政策环境,并首次在该国让疫苗制造商和私营部门医疗机构参与 AEFI 报告。成果包括报告的 COVID-19 疫苗相关 AEFI 数量和完成的因果关系评估增加,这意味着潜在安全问题的分析更快、更全面、更准确。巴基斯坦监管机构提交给 VigiBase 的 AEFI 报告数量增加了五倍多,从 2021 年每季度约 5,000 份增加到 2022 年每季度 28,555 份。在埃塞俄比亚,截至 2022 年 10 月,已收到 44,000 份 AEFI 报告,并完成了 40 项因果关系评估。在这两个国家,及时的 AEFI 数据审查和分析导致了迅速的建议和监管行动,凸显了加强国家级药物警戒系统的深远影响。这些强化的系统现已适用于所有疫苗。
量子因果关系是一个新兴的研究领域,它有可能极大地促进我们对量子系统的理解。在本文中,我们提出了一种新的理论框架,通过利用熵原理将量子信息科学与因果推理相结合。为此,我们利用隐藏原因的熵和观测变量的条件互信息之间的权衡,开发了一种可扩展的算法方法,用于在量子系统中存在潜在混杂因素(共同原因)的情况下推断因果关系。作为一种应用,我们考虑一个由三个纠缠量子比特组成的系统,并通过单独的噪声量子信道传输第二和第三个量子比特。在这个模型中,我们验证了第一个量子比特是一个潜在混杂因素,也是第二和第三个量子比特的共同原因。相反,当准备好两个纠缠量子比特并将其中一个通过噪声信道发送时,不存在共同的混杂因素。我们还证明了,当变量为经典变量时,通过密度矩阵而不是联合概率分布利用变量之间的量子依赖性,所提出的方法优于 Tubingen 数据库的经典因果推理结果。因此,所提出的方法以原则性的方式统一了经典和量子因果推理。
过去一段时间,对地缘政治风险 (GPR) 与军事支出 (ME) 之间关系的探索有限。这是因为缺乏广为人知的 GPR 代理。最近,Caldara 和 Iacoviello (2022) 的工作激发了学者们对 GPR 后果的研究。我们的论文旨在了解美国的 GPR 和 ME 之间的关系。它设计了一个理论框架,并使用基于年度数据 (1960-2021) 的自回归分布滞后方法计算了一个计量经济模型。此外,它使用了成对的 Toda-Yamamoto 因果关系检验。结果表明,GPR 和 ME 之间的关系是单向因果关系,在美国从 ME 延伸到 GPR。此外,这种关系在短期和长期内都具有统计显著性和正相关性。这一发现支持了我们的假设,即美国 GPR 是资源分配(即 ME)的结果,可以控制、引导和缓解。因此,ME是美国实现国际霸权战略目标的工具。从政策含义的角度来看,GPR已被证明对各个经济体都有广泛的负面影响。因此,走向与其他国家合作和协调而不是积累ME往往会支持国际经济。
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此,两个组件的(学习)特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识,如果是,那么包括哪些?本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先,我们的结果显示所选的 MDFB 特性(平均值和宽度)与性能之间存在相关性。然后,为了调查可能的因果关系,我们在线比较了使用受限(强制与高性能相关的特性)和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论,但使用受限算法的平均性能最高。最后,为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系,我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法(受约束或不受约束)。我们的结果表明,对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者,受约束算法可以提高其性能。
摘要:本文调查了腐败是否导致了乌干达影子经济的兴起。使用自回旋分布式滞后范围测试方法和Granger因果计量经济学方法,我们在长期和短期内都发现了腐败与影子经济规模之间的正相关关系。此外,因果关系结果揭示了影子经济与腐败之间的双向因果关系,反之亦然。这些发现表明,就乌干达而言,腐败的增加有助于影子经济的规模上升,反之亦然,而其他情况则相等。鉴于腐败与影子经济规模之间的互补关系,解决该国普遍的非正式性;首先,改革政治制度以应对政治腐败,并追捕利用其影响力和权力绕开机构的政客。第二,进行机构改革以应对政治光顾和影响力将在解决系统性腐败方面大有帮助,这反过来又有助于减轻非正式部门活动的传播。第三,加强对现有法律的执行,以确定和惩罚使用其办公室私人收益的可责任的公职人员也将解决该国的非正式水平。
衡量效果有点像开车时遵守速度限制;每个人都公开同意这是个好主意,但似乎没有人这样做。我不相信它像看起来那么难。作为过去二十年在军事和民事领域从事心理战、信息战和战略传播的实践者,我对这个问题进行了长期而深入的思考。阅读了两本关于这个主题的优秀书籍,促使我重新开始研究它。《为什么之书》(由 Judea Pearl 和 Dana Mackenzie 撰写)试图揭穿在衡量效果时很难归因于因果关系的想法。Alnoor Ebrahim 的《衡量社会变革:复杂世界中的绩效和问责制》也探讨了这个问题,以及其他各种问题,例如是否要衡量短期或长期目标。在此,我希望扩大围绕效果测量 (MoE) 现状的讨论。在考虑要衡量哪些目标以及何时衡量它们时,我会参考这些作者。我还讨论了将因果关系归因于传播活动的问题,最后描述了一种目前正在开发的 MoE 方法,我相信该方法将使我们能够定性和定量地评估背景对活动结果的影响。