1、选择性偏差
当我们将一些非随机样本误认为是随机的时候，会引入选择性偏差，是人口普查和民调经常面临的问题。
2、相关不确保因果
建力模型时要确保是用的模型囊括了所有显著的相关变量和，并且确保剩余的误差项是真正随机的，且与输入项和遗漏变量之间没有任何隐藏的相关性。变量之间的相关性不能说明会因果关系，可能存在反向因果的情况，亦或是遗漏变量的影响。
3、贝叶斯思维
通过新的信息来重新进行概率评估，但同时要注意不同假设的初始概率，避免基础率谬误。
当我们将一些非随机样本误认为是随机的时候，会引入选择性偏差，是人口普查和民调经常面临的问题。
建力模型时要确保是用的模型囊括了所有显著的相关变量和，并且确保剩余的误差项是真正随机的，且与输入项和遗漏变量之间没有任何隐藏的相关性。变量之间的相关性不能说明会因果关系，可能存在反向因果的情况，亦或是遗漏变量的影响。
通过新的信息来重新进行概率评估，但同时要注意不同假设的初始概率，避免基础率谬误。
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/khyetrtx.html
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