因果模型三：因果模型在解决哪些实际问题一、因果模型研究架构图二、因果模型的应用实例1、医学领域2、商业领域 通过前两篇因果模型文章，我们对因果模型的发展历程和这个研究领域的常用工具都有了一个初步认识，也通过LiNGAM这样一个具体的算法模型对如何把探究因果问题抽象化为数学问题并求解的过程有了一个较为深入的了解。调研至此，在继续深入下去之前，我认为有必要先回答这样两个问题：第一，因果模型研究这个领
因果模型一：因果模型入门综述一. 为什么要研究因果模型？二. 因果研究的发展历程1. C.G. Hempel 1984——因果研究的分水岭2. 统计相关性模型3. 虚假原因三、INUS条件四、贝叶斯网络1. 有向无环图2. DAG的因果马尔可夫性质3. 联合概率密度4. 贝叶斯网络的局限五、结构方程模型（SEM）六、介入算子（do calculus）1. 概念2. 介入算子-马尔科夫性质 一.
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2023-08-16 11:13:55
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试验设计与因果分析感想Wisdom comes from Design of Experiment and communication试验设计的目的和意义试验设计的常用方法及原理因子设计试验全面试验的单因素试验设计正交试验设计正交表正交试验设计的基本步骤均匀试验设计均匀设计的出发点及目的均匀设计与正交设计的区别三次设计三次设计的目的和意义作为大数据学生的感想和收获 Wisdom comes fr
因果推断主要有两个理论框架：以Donald Rubin为代表的潜在结果(Potential Outcome, PO)框架，和以Judea Pearl为代表的图模型(Graphical Models, GM)框架。基本概念相关性(correlation)和因果关系(causality)机器学习(这里主要指有监督学习)的目标是给定x，预测y，得到的是x和y之间的相关关系，而不是因果关系。内
因果图法的定义因果图法是一种利用图解法分析输入的各种组合情况，从而设计测试用例的方法，它适合于检查程序输入条件的各种组合情况特点：（1）考虑输入条件的相互制约及组合关系（2）考虑输出条件对输入条件的依赖关系因果图的核心因果图法比较适合输入条件比较多的情况，测试所有的输入条件的排列组合。所谓的原因就是输入，所谓的结果就是输出。因果图的“因”—输入条件因果图的“果”—输出结果因果图法要注意考虑：所有输
机器学习与因果推断Chapter 1:the introduction of Causal ReasoningIntroduction机器学习算法越来越多的被应用到生活的方方面面，其中很大一部分学者尝试应用在医疗、教育、管理、金融和农业等社会关键领域。然而在这些领域基于机器学习而做出的判断或者决策会产生广泛的影响。这意味着，如果想要真正的理解（机器学习）系统所做出的判断或者决策，必须要抓住其本质。
1.Potenial Outcomes Framework因果性，观测结果不直接等于ATE，Potenial Outcomes Framework提供了一套从观测结果获得因果效应的理论 定义：： 协变量：T=1干预组，T=0对照组：observed outcome观测结果：potential outcome潜在结果，如果接受干预T=1或者T=0时的潜在结果：潜在结果的均值，如果所有人接受干预T=1
目录因果关系的三个层级因果推断的三个假设因果性的常见谬误因果推断偏差原因因果推断的两种流派因果推断前提假设因果推断的方法与实操流程因果关系的三个层级因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。因果关系存在三个层级：第一层级（关联）：从数据中观察到哪些相关规律？是对历史数据的总结。第二层级（干预）：如果采取某个行动，会产生什么结果？是面向未来的推测。第三层级（反事实）：如果当时采取了另外一个行动
人工智能先驱、贝叶斯网络之父、美国计算机科学家 Judea Pearl 在最近的一篇论文中解释了基于数据统计的机器学习系统的一些局限性。要理解“为什么”，并回答“如果……会怎样”之类的问题，我们需要某种因果模型。在社会科学领域，尤其是流行病学中，一种名为“结构因果模型”（SCM）的革命性数学框架已经
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2020-11-27 13:29:00
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什么是因果分析？因果分析(Causal Analysis)是分析彼此之间的因果关系。因果推断(Causal Inference)是基于原因推结果，是因果分析的一部分。因果分析是数据分析、数据科学中重要的方法，广泛应用于A/B实验，异常分析，用户增长等领域。本文尝试从宏观视角，用逻辑来推导因果分析的基础、原理、方法，应用的知识体系。首先，介绍了因果分析的概念、要素和分类等基础知识；接着，介绍了因果分
因果1. 什么是因果；为什么研究因果1.1 什么是1.2 为什么研究1.3 机器学习中用到的因果推论1.4 因果性和相关性的区别Two main questionsTwo main frameworks2. 因果研究发展2.1 因果科学2.2 统计中的因果推断2.3 因果效益估计框架3. 因果论文综述3.1 因果推断贝叶斯网络Constraint-based Algorithms（基于约束的算法
1. 因果推断是什么？1.1 因果性与相关性事件/变量之间的关系，最主要的有相关性和因果性。相关性是指在观测到的数据分布中，X与Y相关，如果我们观测到X的分布，就可以推断出Y的分布因果性是指在操作/改变X后，Y随着这种操作/改变也变化，则说明X是Y的因cause
在常用的机器学习算法中，的是特征之间的相关性，而无法去识别特征之间的因果性，而很多时候在做决策与判断的时候，我们需要的是因果性。举个
阅读James M. Robins的文章Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology[1]后的笔记 文章目录基本概念MSM的基本思想因果效应的估计函数单时刻建模以及MSM释义逆处理概率加权法（IPTW）从二分类到多分类：多层处理与非饱和MSM模型稳定权重（Stabilized Weights）从分类到离散：连续处理下
文章目录一、概要什么是因果推断？因果推断的必要性场景限制技术限制因果推断的应用场景二、原理框架因果估计器S-LearnerT-LearnerX-Learner三、案例分享案例背景数据情况代码 一、概要什么是因果推断？在讲因果推断之前，我们在AI聊的更多的是相关性（correlation），对于相关性，我们可以有如下定义：在观测到的数据分布中，变量X与输出Y相关，如果我们观测到X的分布，就可以推断
结构因果模型结构因果模型简介定义历史因果关系之梯关联干预反事实因果因果和相关类型必要因充分因促成因模型因果图模型元素连接方式链叉对撞节点类型中介变量混杂因子工具变量孟德尔随机化关联独立性条件混杂/去混杂后门调整前门调整 Frontdoor Adjustment干预查询Do演算do演算规则集版本1版本2版本3扩展反事实潜在结果 Potential Outcome因果推断计算反事实 Conducti
英文题目：Causal Effect Estimation: Recent Advances, Challenges, and Opportunities中文题目：因果效应估计:最新进展、挑战与机遇时间：2023论文链接：https://export.arxiv.org/pdf/2302.00848v1.pdf代码：摘要因果推断在许多领域都有大量的现实应用，如医疗保健、市场营销、政治学和在线广告。
机器学习可以通过样本直接匹配以及提升倾向性得分（PSM）准确度来实现样本的精准匹配，使得样本对反事实预测的研究更具有随机化实验的特性。本文从匹配法、断点回归法、双重差分法、合成控制法四个方...
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2022-06-04 00:20:02
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李沐老师《动手学深度学习 PyTorch版》课程，小破站也有视频51 序列模型【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili主要参考8.1. 序列模型 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation目录1.基本原理1.1自回归模型 1.2马尔可夫模型1.3因果关系2.训练3.预测 4.总结1.基本原理自然语言处理的输入输出基本上都是序列，序列问题是自
文章目录1 腾讯看点：启动重置问题1.1 观测数据 、 实验数据的理论介绍2.2 启动重置问题阐述：短期、长期、异质2.3 短期影响的解决2.4 长期影响构造准实验2.5 异质性用户1.6 总结2 滴滴的国际化外卖团队DiDi Food：智能补贴2.1 补贴问题的定义2.2 如果进行因果推断建模2.3 在干预下的全局最优解问题2.4 有意思的地方：如何定义业务指标2.5 有意思的地方：如何定义模
因果推断方法可以被分为两大类:贝叶斯网络结构学习算法和基于加噪声模型的因果推断算法。具有完整数据的因果推断方法可以被分为两大类: 基于估计马尔可夫等价类的贝叶斯网络结构学习算法和基于加性噪声模型的因果推断算法。贝叶斯网络结构学习算法主要有两种方法．第一种是基于打分－搜索的贝叶斯网络结构学习方法，第二种是基于依赖分析的学习算法．缺点：，这两种方法都无法识别 一个因果网络中存在的马尔可夫等价类，特别是
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2023-09-18 10:00:18
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