互为因果-脂肪肝与糖尿病互为因果

1.怎样理解在同一关系中两种现象互为因果

2.因果之间，猜数字几

3.因果同时什么意思？作何解释？

4.原因和结果的关系是双向的有时候互为因果

5.内生性问题及其产生原因

怎样理解在同一关系中两种现象互为因果

同一关系中两种现象互为因果，跟我们通常接触的因果关系不是一回事。

我们通常接触的因果关系，是一种异时对应，原因必在结果之前，这可以找到实际物的。比如，收获庄稼是因为之前种了庄稼。肚子饱了是因为吃了饭。这类事物不存在互为因果，只存在由因指向果的单向逻辑。

同一关系中两种现象互为因果，只存在于人类的认识论中，是同时对应，因果同时存在。所以，人们在辨析时对影响认识成立的两个相反方面，一个称为彼，另一个称为此，因此而有彼，因彼而有此。这种划分法可以助长人类思辨能力，但其弊端显而易见，容易流入相对主义的圈套中。

因果之间，猜数字几

因果之间，猜数字 8。

1、互为因果

hù wéi yīn guò

解释原因和结果相互联系，相互转化。

出处无

结构动宾式成语

用法作谓语、定语；指相辅相成

近义词相辅相成

例句这两者互为因果，相互转化

英译be interdetermined?

2、因果报应

yīn guǒ bào yìng

解释因果：原因和结果。佛教迷信，认为今生种什么因，来生结什么果，善有善报，恶有恶报。

出处《慈恩传》：“唯谈玄论道，问因果报应。”

结构主谓式成语

用法主谓式；作宾语、定语；含贬义

例句浴罢则凉鞋蕉扇，或坐或卧，听邻老谈～事。三鼓归卧，周体清凉，几不知身居城市矣。（清·沈复《浮生六记·闺房记乐》）

英译comeuppance

因果同时什么意思？作何解释？

指三法展转而同时互为因果。为「因果异时」之对称。唯识家认为为因，能生起现行之果，而此现行亦能为因，复熏习之果。此能生之、所生之现行、所熏之等三法，展转而同时互为因果，称为因果同时。展转有互相展转、次第展转二义，此处之展转为互相展转之义；亦即成唯识论所称之「更互」。成唯识论卷二（大三一?一○上）：「能熏识等从种生时，即能为因复熏成种。三法展转，因果同时。如炷生焰，焰生焦炷。亦如芦束，更互相依，因果俱时，理不倾动。」（参阅「因果异时」2296）2295

原因和结果的关系是双向的有时候互为因果

原因和结果的关系是双向的有时候互为因果的意义如下：

原因和结果亦称“因果联系”。是揭示客观事物或现象前后相继、相互作用关系的一对哲学范畴。原因是产生某种现象的现象。结果是被某种现象所引起的现象。所以，因果关系的特点之一，是原因在前，结果在后。但前后相承的现象又不都是因果关系。

例如，春天在前，夏天在后，但春天并非夏天的原因，夏天亦非春天的结果。事物的因果联系是客观的，任何事物或现象都有其产生的原因，任何原因也必然要引起一定的结果。原因和结果的区别是相对的，它们可以互相转化。

同一现象，在一种关系中是原因，在另一种关系中又是结果。如生产力决定生产关系，生产关系作为经济基础又决定上层建筑。在这里，生产关系对生产力来说是结果，对上层建筑来说又是原因。原因和结果还可以互为因果。

因此，在分析事物的复杂因果联系时，一定要从多种原因中找出根本的原因，从多种结果中看到最主要的结果，才能正确地把握事物的发展方向。

原因和结果的简介：

1、原因和结果的定义

原因和结果是揭示事物的前后相继、彼此制约（引起与被引起）的关系范畴。引起某种现象的现象叫原因，而被某种现象所引起的现象叫结果。

2、原因和结果的关系

原因和结果的关系是辩证的：原因和结果的区分既是确定的，又是不确定的。原因和结果相互作用，原因产生结果，结果反过来影响原因，互为因果。原因和结果互相渗透，结果存在于原因之中，原因表现在结果之中。

原因和结果的关系是复杂多样的，有一因多果、同因异果、一果多因、异因同果、多因多果、复合因果。正确把握事物的因果联系是自觉的实践活动的必要条件。

内生性问题及其产生原因

内生性问题及其产生原因有测量误差、遗漏解释变量、互为因果等。

1、内生性名称的由来

现在人们说某个模型有内生性问题（endogeneity issue），是指模型中的一个或多个解释变量与误差项存在相关关系。

显然，这个解释和内生性这个名字有点不搭，其实内生性问题字面含义是指模型中的解释变量有内生性（endogeneity）。

在一个模型中，有些变量的值是在模型内部决定的，是内生的（endogenous）；有些变量的值是被模型外界决定的，是外生的（exogenous）。在一般模型中，被解释变量应该是内生的，解释变量应该是外生的，解释变量的取值是不能被我们的模型所决定的。内生性问题字面意思指的是解释变量不是完全外生了，有了内生性了。

此种内生性问题的一个常见症状，就是解释变量和误差项存在相关关系。但不知道从什么时候起，人们开始把一切“解释变量和误差项存在相关关系”的情况都叫做内生性问题了，也不管它是什么原因导致的。所以就这么叫吧，没什么好纠结的了。

2、存在内生性问题的后果

内生性会破坏参数估计的一致性，参数估计的“一致性”就是指当样本量很大时，用样本估计出的参数会无限趋近于总体的真实参数。当我们用样本估计出的参数没有了一致性，那它也就没什么参考价值了。

3、内生性问题的产生原因

主要有以下几种，当然也不完全，我用简单的单方程线性模型举例：

1）测量误差（measurement error）

测量误差指的是模型使用的解释变量的数值和真实数据有误差，如解释变量x出现了测量误差，我们测得的数据为x，二者之间有了一个误差v。被解释变量的测量误差不会导致内生性，在这儿就不推导了。

2）遗漏解释变量（explanatory variable omitted）

现实问题总是复杂的，一般情况下，谁也没办法找到所有能影响被解释变量的变量，遗漏解释变量几乎是不可避免的。但如果被遗漏的解释变量x1不光对y有影响，还对某个解释变量x2有影响，内生性问题就出现了。

不等于0，所以最终解释变量x2与误差项将有相关性。

著名的选择性偏误（selection bias）或者叫样本自选择（self-selection）本质上也是遗漏解释变量问题。用Angrist的例子来说，我们不能通过比较MIT学生和UMass学生毕业后的收入来得出“上名校使人有更高收入”这一结论，因为有别的变量在同时影响着学校选择和毕业后的收入，如智商、家庭背景等，并且这些变量一般难以度量。

有人也许会问，既然被遗漏的x0对x1有影响，如果将x0加入模型，从字面意思来看，x1不就有内生性了吗？

其实这种解释变量相互影响的情形一开始就不算“内生性”问题，内生和外生这两个说法最早来源于联立方程模型，也就是几个方程一起构成的模型。在联立方程模型中，x1这种变量就成了中间变量，而不是真正的解释变量，就不必要完全外生了。

3）互为因果（simultaneity）

被解释变量能够反过来影响解释变量的情况被称为互为因果，有时也被称为反向因果。即使不考虑这些推导，互为因果这种情况，解释变量由被解释变量决定，多么直白的内生性！

4、内生性问题的解决方法

内生性的解决方法有很多，IV、Heckman两步法、matching类、DID等，这个太多人写过了，我就不重复了。但我有一个忠诚的建议，就是在选择方法之前梳理一下自己的处理逻辑，弄清楚到底内生性问题是由什么引起的。计量经济学的迷人（或者说迷我）之处就在于故事的完整性、逻辑的严密性，如果机械地套用方法，文章就失去了灵魂。