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  • 万字长文-走进因果推断 - 知乎
    因果分析主要包括因果发现（casual relation）和因果推断（casual effect）两部分。 而在因果推断上又分为满足3个基本假设的传统方法、不满足3个基本假设的传统方法和基于大数据的机器学习算法三部分。
  • [因果推断] 什么是因果推断 (一)_因果推理-CSDN博客
    因果推断是统计学和数据科学的重要领域，旨在揭示变量间的因果关系。 它不仅在生物医学、经济管理和社会科学中有广泛应用，也是人工智能研究的热点。 区别于相关性，因果关系提供了稳定且可解释的机制，对于决策制定至关重要。
  • 因果推断：从概念到实践 - GitHub
    该书用平实的语言和严谨的数学，以及实用的Python代码，结合经济学与社会学的策略评估和敏感性分析应用，对因果推断最新的概念、理论及实践进行了非常全面的介绍，既适合初学者入门，同时也适合技术管理专家回顾相关领域的整体知识。
  • 常见因果推断方法梳理 - Ye Zhiwei
    本文尝试去梳理了因果推断的类型，并且列举了不同类型推断下的常用方法，希望能帮助大家了解因果推断怎么运用于不同的情景。
  • 因果推断简介 - 北京大学数学科学学院
    摘要 统计学在“相关”方面的推断取得了很多的成就,但是在因果推断方面取得的成就十分有限。 这里从讲起,说明用统计Yule-Simpson Paradox学方法做因果推断的困难。 然后引入,以及Rubin Causal Model(RCM)在完全随机化试验和观测性研究中如何进行因果推断。
  • 因果推理综述——《A Survey on Causal Inference》一文的总结和梳理 - 打瞌睡的布偶猫 - 博客园
    因果推理是根据一个结果发生的条件对因果关系得出结论的过程。 几十年来，因果推理的研究涉及到了统计学、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个领域的重要研究课题。
  • 因果推断（一）：因果推断两大框架及因果效应 - 知乎
    本文重点分享因果推断的核心基础知识，包括因果关系的三个层级、因果推断解决的两个主要问题及两大理论框架、因果效应指标及其计算方法。
  • 因果推断综述解析|A Survey on Causal Inference (1) - 知乎
    本文主要关注潜在因果模型，对于结构因果模型简单介绍，后续我们可以通过一些文献和书籍来了解这个著名的因果推断框架，最后提一下，结构因果框架是因果领域的超级大牛朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）的杰作。




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