包含回归为什么不能说明因果的词条

依靠统计学中的相关与回归分析，无法认定事物之间是否存在因果关系。

这个命题对的。

因果关系的判定是很复杂的，哲学上有不少争论。

统计意义的因果关系主要抓住两点：1、因在前，果在后；2、因与果的相关性。

如果x的滞后变量能够解释y，那么就认为x是y的“原因”，这就是Granger因果检验。

Granger因果检验反映了x和y的相关性，但如果没有其他知识的佐证，是不能判定因果关系的。

所以，称为 “Granger因果”，而不是一般意义上的因果关系。

既然回归分析不能确定因果关系，那为什么在建立回归方程的时候还要说X是自变量，Y是因变量？

既然回归方程的研究需要确定相关关系，但这两样都不能确定因果关系，说明回归分析不需要确定谁因谁果关系，而确定了相关关系，x,y均可以充当自变量来画出回归曲线进行研究数据之间的关系，所以不需要纠结因果的关系，而重点应放在数据之间的联动性，为实际应用提供数据帮助

通过各种统计检验的回归模型,能反映解释变量与被解释变量之间的因果关系。这种说法对吗？为什么？

不对，目前来说没有统计方法能够确定变量之间的因果关系，各种统计检验只能说明变量之间的相关关系。

计量经济学中，回归与因果的差异是什么？

一般来说，回顾分析，需要有现实的经济意义，比如收入与消费之间存在一定因果关系，所以对其进行回归分析

当分析出来后，验证确实存在一定因果关系，就代表收入差异对消费有影响。

而如果两件事情，没有因果关系，比如某地区消费高与某地区疾病了相关，但实际上并无直接联系，所以，这个时候即使用回归分析出有线性关系，但是，并不能说有因果关系……