[演化生物][國際合作] 月暈而風 礎潤則雨–解決統計分析推斷因果關係迷思　臺大跨國團隊研究成果刊登《Science》期刊

[演化生物][國際合作] 月暈而風 礎潤則雨–解決統計分析推斷因果關係迷思　臺大跨國團隊研究成果刊登《Science》期刊（英文版）

《臺大校園焦點》（第215期）謝志豪副教授（臺大海洋研究所/生態學與演化生物學研究所）國際研究團隊，在10月26日 的《科學》期刊上發表一套用於分析生態系統中生物與非生物因子間因果關係（causality）的新方法。這個方法能分析生態系等複雜系統改變的真正成因，分辨真實的因果關係，解決長久以來科學家以相關性的統計分析來推斷因果關係的迷思 。

「月暈而風，礎潤則雨」，但月暈不是風的成因，而礎潤也不是降雨的理由。看似相關的兩件事，不見得有因果關係。拿一個簡單的生活例子來說明：夏天時大家容易心浮氣躁，夏天時冰淇淋也賣的比較好，所以心浮氣躁與冰淇淋的銷售量在統計上有很好的相關，但兩者間其實並沒有因果關係，只是都受到天氣的影響。這或許是個明顯而可笑的例子，但類似的情況在生態系的研究中，往往成為懸而未決的難題。例如：我們看到自然界中兩個物種的族群動態有顯著相關，可能是因為兩個物種間有種間互動，但也有可能是兩個物種同時受到相同環境因子的影響。兩者間的統計相關性，並不代表其中有因果關係，相反地，缺乏相關性也不表示兩者間沒有因果關係。在真實的生態系中，影響生態系變動的因子非常複雜, 要找尋真正的關鍵因子就像大海撈針一樣。

此一懸案直到Clive Granger與Robert Engle教授，才展露曙光。他們放棄傳統的相關性而改用預測為依據，來進行因果關係的分析，並在分析財務與經濟數據中證實。這項研究突破，為他們贏得2003年諾貝爾經濟學獎。Granger的方法雖然解決一部分相關性與因果間的關係，但這項檢驗方法乃是針對隨機系統（linear stochastic systems）設計的，並不適用於生態系統這類內部運作具有規則性的非線性動態系統（nonlinear dynamic systems）。

為了檢測複雜系統（complex systems）中的因果關係，謝志豪副教授及研究團隊發展出「收斂交叉映射法（Convergent Cross Mapping）」來進行檢驗。簡單來說這個方法的原理是根據「凡走過，必留下痕跡」而設計出來，他們利用時間序列資料，檢驗“Ａ”是不是在“Ｂ”的歷史中留下痕跡；若是，則Ａ便是造成Ｂ的“因”。

在發表於《科學》期刊的文章中，他們利用此方法來分析加州洋流生態系的兩大重要漁業—鯷魚與沙丁魚的歷史資料，從而釐清加州沙丁魚與鯷魚族群變動成因的爭議。


相關網頁：
時間序列與動態系統 http://youtu.be/7ucgQE3SO0o
Takens定理與影子流形 (Shadow Manifolds) http://youtu.be/rs3gYeZeJcw
收斂交叉映射 (Convergent Cross Mapping) http://youtu.be/NrFdIz-D2yM
Chih-haoHsieh: http://homepage.ntu.edu.tw/~complex/ecoinformatics_c.html


深入資訊：
臺大焦點新聞 第215期

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National Science Council International Cooperation Sci-Tech Newsbrief
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