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
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
*本文来源：计量经济圈
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