Focusing on X3 (Future GDP per capi

Focusing on X3 (Future GDP per capita), there are three kinds of linear causal influence
reported by the model: direct, X1 → X3 (as well as X2 → X3 and X1 → X2);
indirect, X1 → X2 → X3; and the “spurious” effect of X1 inducing a correlation
between X2 and X3. Assuming the Markov property, there can be no other causal
influences between variables in the model. This has the further implication, applying
Reichenbach’s Principle of the Common Cause, that there can also be no other
sources of correlation between the variables in the model. This suggests that correlation
between the variables and the linear causal influences should be interrelatable:
if correlations can only exist where causal influences induce them, and if all causal
influences are accounted for in a model (as required by the Markov property), then
we should be able to transform correlations into causal weights and vice versa. And
so we can.
The interrelation of correlation and linear causal influence is a key result. The
causal influences are theoretical: agreeing with David Hume (1962), we cannot simply
observe causal forces as such. However, we can observe and measure correlations.
Since the two can be precisely interrelated, as we will see immediately below,
we can use the observations of correlation to discover, and specify the strength of,
linear causal relationships.

Kết quả (Việt) 1:

Tập trung vào X 3 (tương lai GDP trên đầu người), có là ba loại ảnh hưởng đến quan hệ nhân quả tuyến tínhbáo cáo của các mô hình: trực tiếp, X 1 → X 3 (cũng như X 2 → X 3 và X 1 → X 2);gián tiếp, X 1 → → X 2 X 3; và hiệu quả "giả mạo" của X 1 gây ra một sự tương quangiữa X 2 và X 3. Giả sử các tài sản Markov, có thể có không có causal khácảnh hưởng giữa các biến trong mô hình. Điều này có ý nghĩa hơn nữa, áp dụngReichenbach của nguyên tắc của nguyên nhân phổ biến, rằng có cũng có thể là không có khácnguồn của mối tương quan giữa các biến trong các mô hình. Điều này cho thấy rằng sự tương quangiữa các biến và ảnh hưởng đến quan hệ nhân quả tuyến tính nên được interrelatable:Nếu mối tương quan có thể chỉ tồn tại trong trường hợp quan hệ nhân quả ảnh hưởng gây ra họ, và nếu tất cả quan hệ nhân quảảnh hưởng đang chiếm trong một mô hình (theo yêu cầu của bất động sản Markov), sau đóchúng tôi sẽ có thể để biến đổi các mối tương quan vào quan hệ nhân quả trọng lượng và ngược lại. VàVì vậy, chúng tôi có thể.Interrelation của mối tương quan và ảnh hưởng đến quan hệ nhân quả tuyến tính là một kết quả quan trọng. Cácquan hệ nhân quả ảnh hưởng là lý thuyết: đồng ý với David Hume (1962), chúng tôi không thể chỉ đơn giản làquan sát quan hệ nhân quả lực lượng như vậy. Tuy nhiên, chúng tôi có thể quan sát và đo lường mối tương quan.Kể từ khi cả hai có thể được chính xác tương quan, như chúng ta sẽ thấy ngay lập tức dưới đây,chúng tôi có thể sử dụng các quan sát của mối tương quan để khám phá, và chỉ định sức mạnh của,mối quan hệ nhân quả tuyến tính.

Kết quả (Việt) 2:

Tập trung vào X3 (GDP bình quân đầu người tương lai), có ba loại ảnh hưởng nhân quả tuyến tính
báo cáo của các mô hình: trực tiếp, X1 → X3 (cũng như X2 → X3 và X1 → X2);
gián tiếp, X1 → X2 → X3; và "giả" có hiệu lực của X1 gây ra một mối tương quan
giữa X2 và X3. Giả sử các chất Markov, có thể không có nguyên nhân khác
ảnh hưởng giữa các biến trong mô hình. Điều này có ý nghĩa hơn nữa, việc áp dụng
nguyên tắc Reichenbach của các nguyên nhân thường gặp, đó cũng có thể là không có khác
nguồn của sự tương quan giữa các biến trong mô hình. Điều này cho thấy mối tương quan
giữa các biến và ảnh hưởng nhân quả tuyến tính nên interrelatable:
nếu tương quan chỉ có thể tồn tại mà ảnh hưởng nhân quả gây ra cho họ, và nếu tất cả nhân quả
ảnh hưởng được hạch toán trong một mô hình (theo yêu cầu của các tài sản Markov), sau đó
chúng ta nên có thể chuyển đổi tương quan nhân quả vào trọng lượng và ngược lại. Và
vì vậy chúng tôi có thể.
Các mối tương quan của các mối tương quan và ảnh hưởng nhân quả tuyến tính là một kết quả quan trọng. Các
ảnh hưởng nhân quả là lý thuyết: đồng ý với David Hume (1962), chúng ta có thể không chỉ đơn giản
quan sát lực lượng nhân quả như vậy. Tuy nhiên, chúng ta có thể quan sát và đo lường tương quan.
Kể từ khi hai có thể được chính xác liên quan đến nhau, như chúng ta sẽ thấy ngay bên dưới,
chúng ta có thể sử dụng các quan sát sự tương quan để khám phá, và chỉ định sức mạnh của,
mối quan hệ nhân quả tuyến tính.