因果觀測怎么算通關(guān)(觀因果的方法)
1. 觀因果的方法
善有善報，惡有惡報
有因必有果，有果必有因
貪欲引惡行，惡行遭痛苦
2. 因果怎么看
識破表象背后的本源規(guī)律，才有避禍就福的智慧。
任何事情我們看到的都只是表象，在表象的背后則有一個容易被忽略的演化過程，而真正有智慧的人都懂得拋開表象看本質(zhì)，找到事物背后的本源規(guī)律。
所以解決問題的根本，就是找到背后的核心，把持事情的根本，也是看到未形成之前的因果，這樣才能及時的把事情往好的方向謀劃。
3. 因果觀測怎么算通關(guān)成功
調(diào)研項目一般分為三類。一類是試探性調(diào)研，即通過收集初步的數(shù)據(jù)揭示問題的真正性質(zhì)，從而提出一些推測和新想法，如在中國實行福利性分房的政策下，愿意自己購買商品房的家庭有多少;另一類是描述性調(diào)研，即明確一些特定的量值，例如有多少人愿意收費30萬元在郊區(qū)買一套兩居室的住房;第三類是因果性調(diào)研，即檢驗因果關(guān)系。如假設(shè)上述的兩居室每套價格下降10萬元，能夠增加多少購買者。
特別說明：因果性調(diào)研是決定性調(diào)研中的一類。這類調(diào)研的目的是，收集信息以識別兩個或多個參數(shù)之間的因果關(guān)系。例如，廣告效果的調(diào)研，通常就要發(fā)掘什么樣的廣告導(dǎo)致銷售的變化和消費態(tài)度的變化，以及這種變化及影響的程度。它是相對與描述性調(diào)研而言的。
市場調(diào)研必須制定出最為有效的收集所需信息的計劃。制定的調(diào)查計劃一般要包括資料來源、調(diào)查方法、調(diào)查手段、抽樣方案和聯(lián)系方法幾個方面。
比如在營銷調(diào)研中，主要是收集與分析消費者信息、市場信息和營銷決策的研究工作。一般應(yīng)包括（根據(jù)范圍呈遞減次序排列）：
1、市場潛力預(yù)測；
2、市場特征明確化；
3、市場份額分析；
4、經(jīng)營傾向分析；
5、競爭產(chǎn)品研究；
6、短期觀測（最長為一年）；
7、新產(chǎn)品接受程度與潛力；
8、長期預(yù)測（一年以上）；
9、價格研究；
10 現(xiàn)有產(chǎn)品研究；
11 銷售區(qū)域和數(shù)量的明確化。
4. 如何看因果
存在介入因素時，判斷先前行為與最終結(jié)果有無因果關(guān)系，判斷標準是：先前實行行為→介入因素→實害結(jié)果
（1）先前行為對結(jié)果發(fā)生所起的作用大小
作用大者，則先前行為與結(jié)果有因果關(guān)系；反之無。這里的作用大小，是指先前行為導(dǎo) 致結(jié)果發(fā)生的危險性大小。這種危險性大小，是根據(jù)生活經(jīng)驗的蓋然性大小（概率大?。﹣砼袛?。一般認為，重傷行為對死亡結(jié)果作用大，輕傷行為對死亡結(jié)果作用小。
（2）介人因素異常性的大小
這是指在先前行為制造的危險流在發(fā)展過程中，出現(xiàn)了介入因素，該介入因素的出現(xiàn)是 否異常。對此主要考察先前行為與介入因素的關(guān)聯(lián)性大小。如果介入因素的出現(xiàn)是先前行為導(dǎo)致的，則介入因素這里包括四種情形：先前行為必然導(dǎo)致介入因素出現(xiàn)；先前行為通常導(dǎo)致介入因素出現(xiàn)；先前行為很少導(dǎo)致介入因素出現(xiàn)；先前行為與介入因素的出現(xiàn)無關(guān)。大致而言，前兩種情形的介入因素不算異常，后兩種情形的介入因素較為異常。例如，甲持刀近距離追殺乙，乙為了逃命而闖紅燈，被車撞死。乙的闖紅燈行為不算異常。又如，甲偷了乙一塊錢，乙為了追回自己的一塊錢而不顧危險闖紅燈，被車撞死。乙的闖紅燈比較異常。
這表明，在判斷介入因素的異常性，或者先前行為與介入因素的關(guān)聯(lián)性時，不能孤立地 判斷，而應(yīng)情景化判斷。例如，孤立地看，車禍的發(fā)生很異常，但如果情景化判斷，則不一定。例如。甲突然將乙推到高速公路上，丙剎車不及軋死乙。該車禍不算異常。
（3）介入因素本身對結(jié)果發(fā)生所起的作用大小
作用大者，則表明先前行為與結(jié)果無因果關(guān)系；反之有。
上述三點需綜合判斷，根據(jù)少數(shù)服從多數(shù)原則得出最終結(jié)論。根據(jù)介入因素三標準，上述例1 （車禍案）中，第一，重傷對死亡結(jié)果作用大，前后有因果關(guān)系；第二，車禍很異常，前后沒有因果關(guān)系；第三，車禍對死亡作用大，前后沒有因果關(guān)系。綜合結(jié)論，甲的重傷行為與乙的死亡沒有因果關(guān)系。死亡應(yīng)歸因于第三人的車禍。
5. 測試方法因果法
因果論證是議論文寫作中最常用的方法之一。申論所測查的是我們綜合分析、處理問題的能力，既然是處理問題，那我們通過原因的分析，就能提出針對性的舉措和要求，從而具體的解決問題。
在運用因果論證時，需要注意的是：
一，緊扣文章的論點，突出原因分析與議題、論點結(jié)合的緊密性；
二，注重原因分析與措施論證的對應(yīng)性。申論講求一脈相承，所以應(yīng)有意識的將分析與處理問題一一對應(yīng)。
6. 因果觀測怎么算通關(guān)了
一、什么是回歸分析法
“回歸分析”是解析“注目變量”和“因于變量”并明確兩者關(guān)系的統(tǒng)計方法。此時，我們把因子變量稱為“說明變量”，把注目變量稱為“目標變量址(被說明變量)”。清楚了回歸分析的目的后，下面我們以回歸分析預(yù)測法的步驟來說明什么是回歸分析法：
回歸分析是對具有因果關(guān)系的影響因素（自變量）和預(yù)測對象（因變量）所進行的數(shù)理統(tǒng)計分析處理。只有當(dāng)變量與因變量確實存在某種關(guān)系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預(yù)測對象是否有關(guān)，相關(guān)程度如何，以及判斷這種相關(guān)程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關(guān)分析，一般要求出相關(guān)關(guān)系，以相關(guān)系數(shù)的大小來判斷自變量和因變量的相關(guān)的程度。
二、回歸分析的目的
回歸分析的目的大致可分為兩種：
第一，“預(yù)測”。預(yù)測目標變量，求解目標變量y和說明變量(x1，x2，…)的方程。
y=a0+b1x1+b2x2+…+bkxk+誤差（方程A）
把方程A叫做(多元)回歸方程或者(多元)回歸模型。a0是y截距，b1，b2，…，bk是回歸系數(shù)。當(dāng)k=l時，只有1個說明變量，叫做一元回歸方程。根據(jù)最小平方法求解最小誤差平方和，非求出y截距和回歸系數(shù)。若求解回歸方程．分別代入x1，x2，…xk的數(shù)值，預(yù)測y的值。
第二，“因子分析”。因子分析是根據(jù)回歸分析結(jié)果，得出各個自變量對目標變量產(chǎn)生的影響，因此，需要求出各個自變量的影響程度。
希望初學(xué)者在閱讀接下來的文章之前，首先學(xué)習(xí)一元回歸分析、相關(guān)分析、多元回歸分析、數(shù)量化理論I等知識。
根據(jù)最小平方法，使用Excel求解y=a+bx中的a和b。那么什么是最小平方法？
分別從散點圖的各個數(shù)據(jù)標記點，做一條平行于y軸的平行線，相交于圖中直線(如下圖)
平行線的長度在統(tǒng)計學(xué)中叫做“誤差”或者‘殘差”。誤差(殘差)是指分析結(jié)果的運算值和實際值之間的差。接這，求平行線長度曲平方值?？梢园哑椒街悼醋鲞呴L等于平行線長度的正方形面積(如下圖)
最后，求解所有正方形面積之和。確定使面積之和最小的a(截距)和b(回歸系數(shù))的值(如下圖)。
使用Excel求解回歸方程；“工具”→“數(shù)據(jù)分析”→“回歸”，具體操作步驟將在后面的文章中具體會說明。
線性回歸的步驟不論是一元還是多元相同，步驟如下：
1、散點圖判斷變量關(guān)系（簡單線性）；
2、求相關(guān)系數(shù)及線性驗證；
3、求回歸系數(shù)，建立回歸方程；
4、回歸方程檢驗；
5、參數(shù)的區(qū)間估計；
6、預(yù)測；
一元線性回歸操作和解釋
摘要
一元線性回歸可以說是數(shù)據(jù)分析中非常簡單的一個知識點，有一點點統(tǒng)計、分析、建模經(jīng)驗的人都知道這個分析的含義，也會用各種工具來做這個分析。這里面想把這個分析背后的細節(jié)講講清楚，也就是后面的數(shù)學(xué)原理。
什么是一元線性回歸
回歸分析（Regression Analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。舉個例子來說吧：
比方說有一個公司，每月的廣告費用和銷售額，如下表所示：
案例數(shù)據(jù)
如果我們把廣告費和銷售額畫在二維坐標內(nèi)，就能夠得到一個散點圖，如果想探索廣告費和銷售額的關(guān)系，就可以利用一元線性回歸做出一條擬合直線：
擬合直線
這條線是怎么畫出來的
對于一元線性回歸來說，可以看成Y的值是隨著X的值變化，每一個實際的X都會有一個實際的Y值，我們叫Y實際，那么我們就是要求出一條直線，每一個實際的X都會有一個直線預(yù)測的Y值，我們叫做Y預(yù)測，回歸線使得每個Y的實際值與預(yù)測值之差的平方和最小，即（Y1實際-Y1預(yù)測）^2+（Y2實際-Y2預(yù)測）^2+ …… +（Yn實際-Yn預(yù)測）^2的和最小（這個和叫SSE，后面會具體講）。
現(xiàn)在來實際求一下這條線：
我們都知道直線在坐標系可以表示為Y=aX+b，所以（Y實際-Y預(yù)測）就可以寫成（Y實際-（aX實際+b）），于是平方和可以寫成a和b的函數(shù)。只需要求出讓Q最小的a和b的值，那么回歸線的也就求出來了。
簡單插播一下函數(shù)最小值怎么求：
首先，一元函數(shù)最小值點的導(dǎo)數(shù)為零，比如說Y=X^2，X^2的導(dǎo)數(shù)是2X，令2X=0，求得X=0的時候，Y取最小值。
那么實質(zhì)上二元函數(shù)也是一樣可以類推。不妨把二元函數(shù)圖象設(shè)想成一個曲面，最小值想象成一個凹陷，那么在這個凹陷底部，從任意方向上看，偏導(dǎo)數(shù)都是0。
因此，對于函數(shù)Q，分別對于a和b求偏導(dǎo)數(shù)，然后令偏導(dǎo)數(shù)等于0，就可以得到一個關(guān)于a和b的二元方程組，就可以求出a和b了。這個方法被稱為最小二乘法。下面是具體的數(shù)學(xué)演算過程，不愿意看可以直接看后面的結(jié)論。
先把公式展開一下：
Q函數(shù)表達式展開
然后利用平均數(shù)，把上面式子中每個括號里的內(nèi)容進一步化簡。例如
Y^2的平均
則：
上式子兩邊×n
于是
Q最終化簡結(jié)果
然后分別對Q求a的偏導(dǎo)數(shù)和b的偏導(dǎo)數(shù)，令偏導(dǎo)數(shù)等于0。
Q分別對a和b求偏導(dǎo)數(shù)，令偏導(dǎo)數(shù)為0
進一步化簡，可以消掉2n，最后得到關(guān)于a，b的二元方程組為
關(guān)于a,b的 二元方程組
最后得出a和b的求解公式：
最小二乘法求出直線的斜率a和斜率b
有了這個公式，對于廣告費和銷售額的那個例子，我們就可以算出那條擬合直線具體是什么，分別求出公式中的各種平均數(shù)，然后帶入即可，最后算出a=1.98，b=2.25
最終的回歸擬合直線為Y=1.98X+2.25，利用回歸直線可以做一些預(yù)測，比如如果投入廣告費2萬，那么預(yù)計銷售額為6.2萬
評價回歸線擬合程度的好壞
我們畫出的擬合直線只是一個近似，因為肯定很多的點都沒有落在直線上，那么我們的直線擬合程度到底怎么樣呢？在統(tǒng)計學(xué)中有一個術(shù)語叫做R^2（coefficient ofdetermination，中文叫判定系數(shù)、擬合優(yōu)度，決定系數(shù)，系統(tǒng)不能上標，這里是R^2是“R的平方”），用來判斷回歸方程的擬合程度。
首先要明確一下如下幾個概念：
總偏差平方和（又稱總平方和，SST，Sum of Squaresfor Total）：是每個因變量的實際值（給定點的所有Y）與因變量平均值（給定點的所有Y的平均）的差的平方和，即，反映了因變量取值的總體波動情況。如下：
SST公式
回歸平方和（SSR，Sum of Squares forRegression）：因變量的回歸值（直線上的Y值）與其均值（給定點的Y值平均）的差的平方和，即，它是由于自變量x的變化引起的y的變化，反映了y的總偏差中由于x與y之間的線性關(guān)系引起的y的變化部分，是可以由回歸直線來解釋的。
SSR公式
殘差平方和（又稱誤差平方和，SSE，Sum of Squaresfor Error）:因變量的各實際觀測值(給定點的Y值)與回歸值（回歸直線上的Y值）的差的平方和，它是除了x對y的線性影響之外的其他因素對y變化的作用，是不能由回歸直線來解釋的。
這些概念還是有些晦澀，我個人是這么理解的：
就拿廣告費和銷售額的例子來說，其實廣告費只是影響銷售額的其中一個比較重要的因素，可能還有經(jīng)濟水平、產(chǎn)品質(zhì)量、客戶服務(wù)水平等眾多難以說清的因素在影響最終的銷售額，那么實際的銷售額就是眾多因素相互作用最終的結(jié)果，由于銷售額是波動的，所以用上文提到的每個月的銷售額與平均銷售額的差的平方和（即總平方和）來表示整體的波動情況。
回歸線只表示廣告費一個變量的變化對于總銷售額的影響，所以必然會造成偏差，所以才會有實際值和回歸值是有差異的，因此回歸線只能解釋一部分影響
那么實際值與回歸值的差異，就是除了廣告費之外其他無數(shù)因素共同作用的結(jié)果，是不能用回歸線來解釋的。
因此SST（總偏差）=SSR（回歸線可以解釋的偏差）+SSE（回歸線不能解釋的偏差）
那么所畫回歸直線的擬合程度的好壞，其實就是看看這條直線（及X和Y的這個線性關(guān)系）能夠多大程度上反映（或者說解釋）Y值的變化，定義
R^2=SSR/SST 或 R^2=1-SSE/SST, R^2的取值在0，1之間，越接近1說明擬合程度越好
假如所有的點都在回歸線上，說明SSE為0，則R^2=1，意味著Y的變化100%由X的變化引起，沒有其他因素會影響Y，回歸線能夠完全解釋Y的變化。如果R^2很低，說明X和Y之間可能不存在線性關(guān)系
還是回到最開始的廣告費和銷售額的例子，這個回歸線的R^2為0.73，說明擬合程度還湊合。
四、相關(guān)系數(shù)R和判定系數(shù)R^2的區(qū)別
判定系數(shù)R^2來判斷回歸方程的擬合程度，表示擬合直線能多大程度上反映Y的波動。
在統(tǒng)計中還有一個類似的概念，叫做相關(guān)系數(shù)R（這個沒有平方，學(xué)名是皮爾遜相關(guān)系數(shù)，因為這不是唯一的一個相關(guān)系數(shù)，而是最常見最常用的一個），用來表示X和Y作為兩個隨機變量的線性相關(guān)程度，取值范圍為【-1，1】。
當(dāng)R=1，說明X和Y完全正相關(guān)，即可以用一條直線，把所有樣本點（x,y）都串起來，且斜率為正，
當(dāng)R=-1，說明完全負相關(guān)，及可以用一條斜率為負的直線把所有點串起來。
如果在R=0，則說明X和Y沒有線性關(guān)系，注意，是沒有線性關(guān)系，說不定有其他關(guān)系。
就如同這兩個概念的符號表示一樣，在數(shù)學(xué)上可以證明，相關(guān)系數(shù)R的平方就是判定系數(shù)。
變量的顯著性檢驗
變量的顯著性檢驗的目的：剔除回歸系數(shù)中不顯著的解釋變量（也就是X），使得模型更簡潔。在一元線性模型中，我們只有有一個自變量X，就是要判斷X對Y是否有顯著性的影響；多元線性回歸中，驗證每個Xi自身是否真的對Y有顯著的影響，不顯著的就應(yīng)該從模型去掉。
變量的顯著性檢驗的思想：用的是純數(shù)理統(tǒng)計中的假設(shè)檢驗的思想。對Xi參數(shù)的實際值做一個假設(shè)，然后在這個假設(shè)成立的情況下，利用已知的樣本信息構(gòu)造一個符合一定分布的（如正態(tài)分布、T分布和F分布）的統(tǒng)計量，然后從理論上計算得到這個統(tǒng)計量的概率，如果概率很低（5%以下），根據(jù)“小概率事件在一次實驗中不可能發(fā)生”的統(tǒng)計學(xué)基本原理，現(xiàn)在居然發(fā)生了?。ㄒ驗槲覀兊慕y(tǒng)計量就是根據(jù)已知的樣本算出來的，這些已知樣本就是一次實驗）肯定是最開始的假設(shè)有問題，所以就可以拒絕最開始的假設(shè)，如果概率不低，那就說明假設(shè)沒問題。
其實涉及到數(shù)理統(tǒng)計的內(nèi)容，真的比較難一句話說清楚，我舉個不恰當(dāng)?shù)睦影桑罕热缬幸粋€口袋里面裝了黑白兩種顏色的球一共20個，然后你想知道黑白球數(shù)量是否一致，那么如果用假設(shè)檢驗的思路就是這樣做：首先假設(shè)黑白數(shù)量一樣，然后隨機抽取10個球，但是發(fā)現(xiàn)10個都是白的，如果最開始假設(shè)黑白數(shù)量一樣是正確的，那么一下抽到10個白的的概率是很小的，但是這么小概率的事情居然發(fā)生了，所以我們有理由相信假設(shè)錯誤，黑白的數(shù)量應(yīng)該是不一樣的……
總之，對于所有的回歸模型的軟件，最終給出的結(jié)果都會有參數(shù)的顯著性檢驗，忽略掉難懂的數(shù)學(xué)，我們只需要理解如下幾個結(jié)論：
T檢驗用于對某一個自變量Xi對于Y的線性顯著性，如果某一個Xi不顯著，意味著可以從模型中剔除這個變量，使得模型更簡潔。
F檢驗用于對所有的自變量X在整體上看對于Y的線性顯著性
T檢驗的結(jié)果看P-value，F(xiàn)檢驗看Significant F值，一般要小于0.05，越小越顯著（這個0.05其實是顯著性水平，是人為設(shè)定的，如果比較嚴格，可以定成0.01，但是也會帶來其他一些問題，不細說了）
下圖是用EXCEL對廣告費和銷售額的例子做的回歸分析的結(jié)果（EXCEL真心是個很強大的工具，用的出神入化一樣可以變成超神），可以看出F檢驗是顯著的（Significance F為0.0017），變量X的T檢驗是顯著的（P-value為0.0017），這倆完全一樣也好理解，因為我們是一元回歸，只有一個自變量X。
用Excel做線性回歸分析
還有一點是intercept（截距,也就是Y=aX+b中的那個b）的T檢驗沒有通過，是不顯著的，一般來說，只要F檢驗和關(guān)鍵變量的T檢驗通過了，模型的預(yù)測能力就是OK的。
7. 因果測試法
因果圖方法是一種利用圖解法分析輸入的各種組合情況，適用于多個輸入條件相關(guān)有關(guān)聯(lián)又相互約束的情況。
設(shè)計步驟：
1）羅列出輸入與輸出；
2）根據(jù)輸入與輸出畫出因果圖；
3）標出約束跟限制；
4）把因果圖轉(zhuǎn)化成判定表；
5）根據(jù)判定表的每一列設(shè)計測試用例。
8. 測試方法 因果圖
所謂“三現(xiàn)”，指的是現(xiàn)場、現(xiàn)物、現(xiàn)實。即一切從現(xiàn)場出發(fā),針對現(xiàn)場的實際情況,采取切實的對策解決。是一種實事求是的做法。
9. 因果圖測試方法
先來看概念定義
白盒測試：
指結(jié)構(gòu)性測試，是指實際運行被測程序，通過程序的源代碼進行測試而不使用用戶界面。
黑盒測試：
又稱功能測試、在黑盒測試中主要關(guān)注被測軟件的功能實現(xiàn)，而不關(guān)注內(nèi)部邏輯。
再來看區(qū)別
區(qū)別一：測試對像不一樣
黑盒的測試對象主要是功能，而白盒測試的目的是通過在不同點檢查程序的狀態(tài)，確定實際的狀態(tài)是否與預(yù)期的狀態(tài)一致，而不顧它的功能。
區(qū)別二：測試方法不一樣
黑盒：等價類劃分、邊界值分析法、錯誤分析法、因果圖法
白盒測試的測試方法有：代碼檢查法、程序變異、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法、靜態(tài)質(zhì)量度量法、符號測試法、邏輯覆蓋法、域測試、Z路徑覆蓋和基本路徑測試法
強推
