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因果推断简介

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2022/06/27 00:31发布
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获奖论文推荐——因果推断简介
正文
今天,分享一篇一篇文章,关于《因果推断简介》,从数学人的角度来看待因果推断的过去和最新发展。类似的,例如,因果推断—现代统计的思想飞跃:过去, 现在到未来

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Yule-Simpson Paradox 讲起,说明用统计学方法做因果推断的困难。然后引入Rubin Causal Model(RCM),以及RCM 在完全随机化试验和观测性研究中如何进行因果推断。这部分将引入因果推断中的一些核心概念,如可忽略性、倾向得分、主分层和工具变量。最后讲因果图(Causal Diagram),在一个有向无环图中引入了do 操作,这个图便有了因果的含义。这部分将讲到图上因果作用的识别性准则:前门准则和后门准则。

Source: 丁鹏,北京大学数学科学学院概率统计系,dingyunyiqiu@163.com

*注:PC版微信的阅读体验可能更好。

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*本文来源:计量经济圈

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