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비율과 비율 분석을 다루는 조언과 의견을 찾고 있습니다. 내가 비율을 분석하는 분야에서 특히 널리 퍼져 있지만 문제가 될 수 있다고 제안하는 몇 가지 논문을 읽었습니다.

Kronmal, Richard A. 1993. 스퓨리어스 상관 관계와 비율 표준의 오류가 재검토되었습니다. 왕립 통계 학회지 시리즈 A 156 (3) : 379-392

및 관련 논문. 내가 지금까지 읽은 내용에서 비율은 가짜 상관 관계를 생성하고 회귀 선을 원점을 통해 강제 적용하고 (항상 적절하지는 않음) 모델링하면 올바르게 수행하지 않으면 한계의 원칙을 위반 할 수 있습니다 ( 리차드 사용 비율 , Richard Goldstein) ). 그러나 비율 사용이 정당화되는 경우가 있어야 하며이 주제에 관한 통계 전문가의 의견을 원했습니다.

답변

나는 관찰 된 상관 관계가 가짜가 아니라 오히려 그 상관 관계로부터 도출 된 잘못된 인과 추론이라고 부를 것이다. 비율에 관한 문제는 다른 유형의 혼란과 관련이 있습니다.

랜덤 변수를 정의하면 $U = \frac{X}{Q}$

U = \frac{X}{Q}

$U=\frac{X}{Q}$ & $V = \frac{Y}{Q}$

V = \frac{Y}{Q}

$V=\frac{Y}{Q}$ $X$

X

$X$ $Y$

Y

$Y$ $Q$

Q

$Q$ $U$

U

$U$ $V$

V

$V$ $X$

X

$X$ $Y$

Y

$Y$ $Q$

Q

$Q$ $U$

U

$U$ $V$

V

$V$ $Q$

Q

$Q$ $X = \frac{U}{1 / Q}$

X = \frac{U}{1 / Q}

$X=\frac{U}{1/Q}$ $Y = \frac{V}{1 / Q}$

Y = \frac{V}{1 / Q}

$Y=\frac{V}{1/Q}$ $Q$

Q

$Q$ $Q$

Q

$Q$ $R, S, T, \dots$

R, S, T, \dots

$R,S,T,\ldots$

Aldrich (1995), “”Pearson and Yule의 진품과 가짜 상관 관계 “, Statistical Science , 10 , 4 는 역사적인 역사적 관점을 제공합니다.

† 모형의 주요 효과가 아닌 상호 작용 포함을 참조하십시오 .

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비율 분석 기법 A 156 (3)

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