什么是因果?什么是相关?

【这是数学界的一个前沿热点难点问题,也是人工智能、哲学、宗教绕不开的关口】
因果关系:就是有某些起因就会有某些结果发生。因果关系的起因有好的有不好的产生的结果也不一样。有好的起因也有不好的结果。
相关关系:就是一个事物与另外一个事物有关联就叫做相关关系。相关关系一般指某一事物不论是好的还是坏的,只要发生就一定与某些人或者物有关系。包括任何的不确定因素成分存在都是和相关关系有直接或者间接的联系。这就叫做相关关系。

因果,比喻种什么因,结什么果;也指原因结果,意为会有什么结果就会有什么原因。

佛教


概述

因是能造作、产生一定后果的原因,果就是由一定原因产生的结果。由佛教的缘起论产生了因果理论,因果理论是佛教轮回解脱理论的基础,随着佛教的发展而对因果理论产生了不同的看法。

因果律指出:种瓜得瓜,种豆得豆。佛教认为任何事物都可能成为因,也可能成为果,没有绝对的因,也没有绝对的果。佛教所讲的因,有时与缘并用且有一些区分,佛教否认了世间万物独立演化交织的因果,而是将所有的因果与业力串联使客观世界依附于众生化现。

狭义的因是指产生结果的直接原因或内在原因,而缘则主要指产生结果的助因或外在的间接条件。

广义的因也包括缘,因果是对存在和行为的互相关系尤其是前后关系的一种认识,佛教的因果理论是其轮回解脱理论的基础,也是其人生现象理论的基础,佛教中的十二因缘和六因、四缘、五果等说法都属于佛教因果理论范围。

佛教因果律随佛教的发展,也有了不同的说法:

1.小乘佛教中的说一切有部关于因果观念主要是六因、四缘、五果。六因是在分析三世善恶果报的各种条件或作用时提出的,包括能作因、俱有因、同类因、相应因、遍行因和异熟因。四缘是一切有为法产生时的因,是从一般的果的产生角度来进行分析时所作出的对因的分类,包括因缘、等无间缘、所缘缘和增上缘。五果是因缘所生或道力所证之果,包括异熟果、等流果、士用果、增上果和离系果。

2.大乘佛教的中观派从其理论的“空”观出发,否定有实在的因果关系,认为因不实在,果也不实在,从而否定了因中有果论和因中无果论,否定有真正的“生”。这也就从根本上否定了事物的因果关系。

3.大乘佛教的瑜伽派从其理论的“识”出发,提出十因、四缘、五果,认为因果关系有一定的实在性,因“识”也不是真实有,故其因果观念与中观派也就没有实质的差别。

探源

因是主因;缘是助缘;机:通“积”意;果是结果。

因无缘,则不果,机不投,因不果。

因果,因机缘果之简称,时机不到,因缘不生,因不受缘,有缘无份,如此使然。

“机”之源来:木应天地因缘感召,得天之气,积阳之温,化地之水,聚土之尘,累积木几,曲直向上,执著生“机",通天会地,修木高尚,至成机会。

故曰:“不是不报,时候未到,即是如此。”

含义

种善因得善果,印度画

最经典的一句就是“ 有因,必有果。”直接简单明了的阐述了因果的本质。“因缘果报” ,也可以理解为“因——缘——果”,一粒种子埋进土里,如果没有水分养分和阳光照耀的“缘”,也未必能够开花结果。

这种同时互存和异时互存关系,其实也就是佛教所谓因果的关系。例如种子是因,芽就是果,因为先有种子,然后才有芽的发展,这是异时互存的因果关系。例如:以老师为主,那么老师就是因,学生就是果,相反的如以学生为主,那么学生就是因,老师就是果。这是同时互存的因果关系。这种因果关系,非常错综复杂,从这一角度来看,这一因会产生这一果,但是从另一角度来看,这一因会产生另一果。总之通过正面和反面来说明,事实上是没有一个绝对的因,当然更没有一个绝对的果。

经典

地藏王菩萨本愿经

地藏王菩萨

“四天王。地藏菩萨若遇杀生者说宿殃短命报。若遇窃盗者说贫穷苦楚报。若遇邪淫者说雀鸽鸳鸯报。若遇恶口者说眷属斗诤报。若遇毁谤者说无舌疮口报。若遇嗔恚者说丑陋癃残报。若遇悭吝者说所求违愿报。若遇饮食无度者说饥渴咽病报。若遇畋猎恣情者说惊狂丧命报。若遇悖逆父母者说天地灾杀报。若遇烧山林木者说狂迷取死报。若遇前后父母恶毒者说返生鞭挞现受报。若遇网捕生雏者说骨肉分离报。若遇毁谤三宝者说盲聋喑哑报。若遇轻法慢教者说永处恶道报。若遇破用常住者说亿劫轮回地狱报。若遇污梵诬僧者。说永在畜生报。若遇汤火斩斫伤生者说轮回递偿报。若遇破戒犯斋者说禽兽饥饿报。若遇非理毁用者说所求阙绝报。若遇吾我贡高者说卑使下贱报。若遇两舌斗乱者说无舌百舌报。若遇邪见者说边地受生报。如是等阎浮提众生。身口意业恶习结果。百千报应今粗略说。如是等阎浮提众生业感差别。地藏菩萨百千方便而教化之。是诸众生先受如是等报。后堕地狱动经劫数无有出期。是故汝等护人护国。无令是诸众业迷惑众生。”

【因果】

大宝积经卷第四十一

假使经百劫 所作不亡

因缘会遇时 果报还自受

泥犁经曰:“父作不善,子不代受,子作不善,父不代受,善自获福,恶自受殃。”

因果经曰:“欲知前世因,则今生所受者是,欲知后世果,则今生所为者是。”

涅槃经曰:“善男子,知善因生善果,恶因生恶果,远离恶因。”

弥勒所问经曰:“一业多果,多业一果。”(一业多果是一罪数刑,多业一果是数罪一刑,从其重也。)

弥勒所问经又谓一业渐感五果,得异熟三果,等二果。

又谓十不善业道,有三种果:一果报果,二习气果,三增上果。生地狱中,它是名增上果。由地狱退生人中,依杀生故有有断命果。依偷盗故有资生果。乃至依邪见故痴心增上,以是一切名习气果。依彼十种不善业道。有一切外物气势,所谓土地高下雀鼠雹棘尘土臭气多有蛇蝎,乃至如此一切苦界名增上果。

我记得圆瑛大师开示弟子说:“欲无烦恼须学佛,知有因缘不羡人。”我们

净空书法

要牢记心中,可以减少许多烦恼,心身得到自在安乐。佛教除说现世因果之外,还有三世因果,现世、过去世,未来世因果互存的关系,经中说:“要知前世因,今生受者是,要知未来果,今生作者是。”佛说四谛十二因缘法门,也就是具体的说明三世因果的道理。依此看来,所谓因果道理,其实就是因缘的原理。这样因缘原理,正是佛教对于人们的主观世界与客观世界唯一正确的解释,这就是佛教的人生观的基本认识。


因果规律


因果律:事、物相生相灭。

此律表明:两物或两事之间无直接因果关系。

对于原因和结果的判断问题,即“此果为何因所结”或“此因会导致何种结果”的问题,它是人类求知思考中的一个基本问题。宇宙因果律其实就是宇宙恒理总变律:“层层事物相生灭”的因果表述。它所指出的:(a)宇宙万事万物之间的复杂因果链条中的任何一个直接因果环节都是由一事一物构成的。只有两种可能组合:(1)事因生物果;(2)物因生事果。一物是不能成为另一物的直接原因的,一事也不能成为另一事的直接原因,事因生事果和物因生物果所表达的都只是间接因果关系。这一点有别于所有传统学说中的因果观。比如:辩证因果观、阴阳因果观、佛教因果观、实证因果观等。因为它们都没有明确地意识到这一宇宙因果规律。至于因果不能同时存在,必须先有因后有果,则与辩证因果观、实证因果观、佛教因果观相同。而与阴阳因果观不尽相同,因为它认为有同时因果关系的存在,比如 “阴阳生克”、“天人感应”之类。(b)当结果产生之后,其直接原因就消失了。这一点则与所有传统因果观都不相同。因为它们所关心的主要是“事因生事果”或“物因生物果”这两类间接因果关系。目的着重在找寻两事间或两物间的因果连结。但“事物灭生”因果律却认为要弄清楚任何间接的因果连结关系,就必须先把区间内每一个直接因果链节弄清楚。这样就为求解一般的间接因果问题指出了正确的着眼点。(c)关于内因与外果及外因与内果的问题,本律是一种立体的表达。而所有传统因果观都是线性表达的。


相关,即在自然界或人类社会中,如果变量之间具有相随变动的关系,则称变量之间相关。


详细解释


相关(correlation)是相互关联的简称,指事物或信号之间的共享关系或因果关系  。这种关系可用精炼的数学语言来描述,其基本做法是:先把被研究的事物变为信号,然后对信号进行比较,比较所依据的数学公式有相关系数和相关函数。相关系数(correlation coefficient)是一个数,它表示两个等长度信号之间的相似性  

例如,在时序n=a~b的两个数字信号x(n)和y(n),其相关系数写为

相关系数

式中a和b都是整数,符号“*”表示复数共轭,相关系数的绝对值|r|≤1。当|r|=1时,y(n)与x(n)完全相似;当|r|=0时,y(n)与x(n)完全不相似。

如果我们想知道在时序n=0~5的信号x(n)、y(n)和z(n)哪个最像w(n),如图1所示,只要依据相关系数的公式计算,可得rwx≈0.96,rwy≈0.87,rwz≈0.99,由最大值可知,z(n)与w(n)最相像。

信号w(n)与x(n)、y(n)、z(n)比较

相关函数是一串数,它以一段信号为标准,与另一个信号逐段比较,每次比较都得一个数,这些数之间的关系能反映被比较信号的特征[3]  

例如,在时序n=a~b的数字信号x(n)与另一个数字信号y(n)逐段比较,如图2所示,其相关函数写为

相关函数

式中a和b都是整数,符号“*”表示复数共轭。相关函数的绝对值|r(n)|没有最大值,但它可通过数字之间的相对大小提供隐藏在被比较信号中的信息。

信号x(n)和y(n)逐段对比

相关函数又分为自相关函数和互相关函数。若参与比较的信号是同一个信号,则相关函数称为自相关函数;若参与比较的信号是不同的信号,则相关函数称为互相关函数。参考《数字信号处理》杨毅明,38~48页,机械工业出版社,2013

1.彼此关连;互相牵涉。 晋 陶潜 《庚戌岁九月中于西田获早稻》诗:“遥遥 沮溺 心,千载乃相关。” 唐 韩愈 《孟东野失子》诗:“天曰天地人,由来不相关。” 丁玲 《从夜晚到天亮》:“海,草原,与我有什么相关,我整天游着,然而一切在我都无感受呵!”

2.互相关心。 明 袁宗道 《祭王老年伯文》:“同署相爱,真同兄弟,其知翁也独深,其与翁相关也亦甚至。” 杨朔 《三千里江山》第十二段:“各人在各人角落劳动着,生活着,从小到大,从老到死,漠不相关。”


科学名词


定义1:

指两个不同气象要素或同一气象要素在不同时间和空间的相互关联。 所属学科:大气科学(一级学科);气候学(二级学科)

定义2:

存在于两个或两个以上变量的统计联系。 所属学科:地理学(一级学科);数量地理学(二级学科)

定义3:

用相关系数来计量的两个或几个随机变量协同变化的程度。当变量间呈现同一方向的变化趋势时称为正相关,反之则称为负相关。 所属学科:遗传学(一级学科);群体、数量遗传学(二级学科)

定义4:

变量之间相关随变动的数量关系,分为函数关系与统计关系两类,前者表示变量之间数量上的确定性关系,即一个或一组变量在数量上的变化通过函数式所规定的数学等式可完全确定另一个变量在数量上的变化;

后者表示变量之间的相随变动的某种数量的统计规律性,一个变量只是大体上按照某种趋势随另一个或一组变量而变化,是在进行了大量的观测或试验以后建立起来的一种经验关系。




<think>好的,用户现在想了解结构方程模型(SEM)的定义和概念。先回顾之前的对话,用户之前询问了格兰杰因果关系检验,现在转向结构方程模型。用户提供的引用内容来自AMOS和SEM的相关资料,需要结合这些信息来回答。 首先,用户的问题明确需要结构方程模型的定义和概念。根据引用[2],结构方程模型是一种统计分析方法,用于检验和建立变量之间的因果关系模型。而引用[1]提到SEM由测量模型和结构模型组成,分别处理潜在变量与观测变量以及潜在变量之间的关系。引用[3]详细描述了SEM的分析流程,但用户现在只需要定义和概念,所以可能需要简化这部分内容。 用户可能希望得到清晰、结构化的解释,包括SEM的基本组成部分、核心概念以及可能的用途。需要区分测量模型和结构模型,解释潜在变量和观测变量的区别,以及路径系数等术语。同时,用户可能对SEM与其他统计方法(如回归分析)的区别感兴趣,但问题中没有明确提到,可能需要暂时不考虑。 需要注意的是,用户可能没有统计学背景,所以需要用简单易懂的语言,避免过多技术术语。同时,引用中提到的AMOS软件可以作为应用实例,但主要应集中在理论部分。用户引用的内容已经涵盖了SEM的基本结构,需要整合这些信息,并确保定义准确。 另外,用户之前的问题涉及格兰杰因果关系,而SEM也涉及因果关系,但两者不同,可能需要简要说明SEM的因果关系是模型假设的验证,而格兰杰因果是基于时间序列的预测关系。但用户没有直接问比较,所以可能不需要深入,但可以作为扩展点放在注意事项里。 需要检查是否有遗漏的核心概念,如潜在变量、观测变量、模型拟合度等。根据引用[3],SEM的步骤包括模型构建、参数估计、模型评估等,但定义部分可能不需要详细流程,重点在结构模型和测量模型。 最后,确保回答符合之前的格式要求:结构清晰,分点列出,使用中文,正确使用LaTeX格式,如潜在变量用$符号包裹,公式用$$。同时,生成相关问题,参考之前的问题类型,可能涉及步骤、应用、软件工具等。</think>### 结构方程模型(SEM)的定义与核心概念 --- #### 一、**定义** **结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)** 是一种综合性的统计分析方法,用于 **检验和建立变量之间的复杂因果关系网络**。它结合了 **因子分析** 和 **路径分析**,能够同时处理 **潜在变量(Latent Variables)** 与 **观测变量(Observed Variables)** 的关系,以及潜在变量之间的结构关系[^1]。 简单来说,SEM允许研究者通过数学模型验证理论假设中的因果关系是否与数据匹配。 --- #### 二、**核心组成部分** SEM由两个关键模型构成,对应不同的变量关系层次: ##### 1. **测量模型(Measurement Model)** - **作用**:描述 **潜在变量**(不可直接测量的抽象概念,如“幸福感”“经济水平”)与 **观测变量**(可直接测量的指标,如问卷题目、GDP数据)之间的关系。 - **数学表达**: $$ X = \Lambda_x \xi + \delta $$ $$ Y = \Lambda_y \eta + \epsilon $$ 其中: - $X, Y$ 为观测变量 - $\xi, \eta$ 为潜在变量 - $\Lambda_x, \Lambda_y$ 为因子载荷(表示观测变量对潜在变量的解释程度) - $\delta, \epsilon$ 为测量误差[^1][^2] ##### 2. **结构模型(Structural Model)** - **作用**:描述 **潜在变量之间的因果关系**(如“教育水平”如何影响“收入”),通过路径系数量化影响强度。 - **数学表达**: $$ \eta = B \eta + \Gamma \xi + \zeta $$ 其中: - $\eta$ 为内生潜在变量(被其他变量影响的变量) - $\xi$ 为外生潜在变量(仅影响其他变量) - $B$ 表示内生变量间的路径系数 - $\Gamma$ 表示外生变量对内生变量的路径系数 - $\zeta$ 为残差项[^3] --- #### 三、**关键概念解析** | **术语** | **解释** | **示例** | |--------------------|-------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------| | **潜在变量** | 无法直接测量的抽象概念,需通过多个观测变量间接反映 | 心理健康、社会资本、品牌忠诚度 | | **观测变量** | 可直接测量的具体指标 | 问卷题项得分、GDP数值、实验测量数据 | | **因子载荷** | 观测变量对潜在变量的解释程度(标准化值通常要求 ≥ 0.5) | 心理健康量表中“情绪稳定”题项的载荷为0.72 | | **路径系数** | 潜在变量之间的影响方向和强度(类似于回归系数) | 教育水平 → 收入的路径系数为0.35(正向影响)| | **模型拟合度** | 评价模型与数据匹配程度的指标(如χ²、RMSEA、CFI、TLI) | RMSEA < 0.08 表示模型拟合良好 | | **协方差矩阵** | SEM分析的基础数据输入形式,反映变量间的协方差关系 | 用于参数估计和模型验证 | --- #### 四、**SEM的独特优势** 1. **处理复杂关系**:可同时分析多组变量间的直接、间接和调节效应。 - 示例:验证“工作压力 → 心理健康 → 工作效率”的链式中介效应。 2. **分离测量误差**:通过测量模型明确区分变量的真实效应和误差干扰。 3. **验证性分析**:适合基于理论假设的模型验证,而非单纯的探索性分析。 4. **整合多方法数据**:兼容横截面数据、纵向数据及混合数据类型。 --- #### 五、**典型应用场景** | **领域** | **应用案例** | |----------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **心理学** | 验证“人格特质 → 行为倾向 → 心理健康”的理论模型 | | **管理学** | 分析“领导风格 → 团队凝聚力 → 组织绩效”的路径关系 | | **市场营销** | 检验“品牌形象 → 顾客满意度 → 购买意愿”的因果关系 | | **教育学** | 研究“教学方法 → 学习动机 → 学业成绩”的动态影响 | --- #### 六、**与回归分析的区别** | **特征** | **结构方程模型(SEM)** | **传统回归分析** | |--------------------|------------------------------------------------|---------------------------------------| | **变量类型** | 可处理潜在变量和观测变量 | 仅处理观测变量 | | **关系复杂度** | 支持多层级、多方向的因果关系网络 | 通常分析单一因变量与多个自变量的关系 | | **误差处理** | 显式建模测量误差 | 误差项隐含在模型中 | | **模型验证** | 通过拟合度指标评估整体模型 | 主要关注单个系数的显著性 | --- #### 七、**注意事项** 1. **理论驱动**:SEM是验证性工具,需基于扎实的理论构建初始模型[^3]。 2. **样本量要求**:通常需 ≥ 200 个样本,复杂模型可能需要更多数据。 3. **数据正态性**:若数据严重非正态,需使用稳健估计方法(如Bootstrap)。 4. **模型修正**:避免仅依赖统计指标修改模型,需结合理论合理性[^3]。 --- ### 相关问题 1. **如何选择结构方程模型中的拟合度指标?** 2. **SEM在验证性因子分析(CFA)中的应用步骤是什么?** 3. **如何处理SEM分析中的非正态数据?** 4. **AMOS软件在结构方程建模中的具体操作流程?** 5. **如何解释结构模型中的直接效应和间接效应?** --- 结构方程模型通过整合测量与结构关系,为社会科学、经济学等领域提供了强大的理论验证工具,但其应用需严格遵循“理论先行、数据验证”的原则[^1]。
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