各位小伙伴，大家好：在上一期我们介绍了推行QCC小组活动中常用的一个统计工具：排列图，通过排列图找出影响问题的关键因素。本期我们介绍QCC小组活动在原因分析阶段常用到的分析工具：因果图、关联图、系统图。因果图（Cause and Effect Diagram）2.1 因果图定义：因果图是以结果作为特性，以原因为因素，层层展开以分析因果关系，寻找根本原因的一种图示分析工具。因果图又称为：
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。
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2024-01-10 17:24:46
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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
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2024-02-02 11:05:56
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机器学习因果模型是一种将因果推断引入机器学习范畴的研究方向。与传统的预测模型相比，因果模型不仅关注数据间的相关性，更强调变量间的因果关系。这种方法极大地增强了我们解读和理解复杂系统的能力，尤其在医学、社会科学和经济学领域中提供了重要的决策支持。
以下是解决机器学习因果模型问题的过程，分为多个部分进行详细描述。
### 背景描述
机器学习的飞速发展使得我们能够处理和分析大量数据。然而，简单的相
从用自然语言书写的程序规格说明的描述中找出因（输入条件）和果（输出或程序状态的改变），可以通过因果图转换为判定表。因果图法即因果分析图，又叫特性要因图、石川图或鱼翅图，它是由日本东京大学教授石川馨提出的一种通过带箭头的线，将质量问题与原因之间的关系表示出来，是分析影响产品质量的诸因素之间关系的一种工具。因果图法定义因果图法是一种适合于描述对于多种输入条件组合的测试方法，根据输入条件的组合、约束关系
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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1.背景介绍因果推断是人工智能和数据科学领域中一个重要的话题，它旨在从观察到的数据中推断出因果关系。因果推断的目标是确定一个变量对另一个变量的影响，这种影响被称为因果关系。这种关系在许多领域具有重要意义，例如医学研究、社会科学、经济学和人工智能等。在过去的几年里，因果推断的研究取得了显著的进展，许多算法和方法已经被提出，这些算法和方法涉及到多种领域，如线性模型、随机化试验、图模型、深度学习等。然而
编者按：斯特劳森曾说，逻辑不是先验的，它与语言密不可分。这就是说，人类认知世界的工具——如数学推理，逻辑推理，理性，都是语言的产物。这意味着说，人类认知世界的能力是有局限性的，就像伽达默尔所说，语言就像是黑屋子中的手电筒，光柱照到哪里，我们就看到哪里。这是这篇文章让我联想到的东西。如果您对语言哲学感兴趣的话，这篇文章值得一读。——翻译教学与研究北京大学数学科学学院耿直教授开设的《普通统计学》课程是
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2024-10-08 12:49:17
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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
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2024-07-10 17:30:31
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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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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
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2023-11-13 21:37:09
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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
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2024-01-10 20:44:23
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操作系统的目标：（要做什么和应该做什么）1、方便性：提供简易的使用计算机的方式，方便用户。2、有效性：提高计算机系统的资源利用率，提高系统的吞吐量，加速程序的运行。3、可扩充性：操作系统需要适应计算机硬件的发展和计算机应用的发展。（微内核结构）4、开放性：在不同硬件上提供一致的接口。 操作系统的基本特性：1、并发性：操作系统引入进程的概念，并在此基础上实现并发。2、共享：即资
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
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2024-01-21 10:20:17
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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
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2024-08-20 12:17:02
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目录1. A/B Test原理2. 实验分组划分3.实验指标设计4. 实验效果评估5.离线指标测算6.实验结果分析不是每个想法都是好的，大部分想法都是不好的。在互联网背景下，快速试错已经成为产品持续迭代的必备能力。借鉴传统行业(医学等)成熟的实验理论(因果推断)，互联网逐渐发展了以AB Test为核心的数据驱动决策之路。在以下场景中可以考虑使用A/B Test:重大产品功能很难决策，不确定哪个方案
上一章我们从统计学角度学习了贝叶斯网络中点与点的关系，并没有真正涉及因果的重要内容，因为基于的都是条件概率，没有牵扯到干预，而干预是因果很重要的操作，这一章我们从干预开始，进一步学习如何识别因果图中的因果量。首先让我们回顾并正式定义第一章中提到的干预–do操作。The do-operator
图1. condition和intervention
如图1所示，conditioning和i
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
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2024-09-02 13:36:54
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# 机器学习因果推断报警系统的实现流程
在现代数据分析中，因果推断和机器学习相结合，能够有效地发现数据中的因果关系，并据此做出反应。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现一个简单的“机器学习因果推断报警”系统。整件事情可以分为以下步骤：
## 流程步骤表
| 步骤编号 | 步骤描述 | 预计时间 |
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原创
2024-10-03 04:22:56
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文的分享主题为观测数据因果推断，希望通过本文可以让大家对观测数据因果推断有一个整体的了解，明晰当前观测数据因果推断的困境和主要处理方法，以及在特定问题中的一套通用解法。具体将围绕以下3部分展开：观测数据因果推断基本知识准实验方法在腾讯看点的应用案例启动重置类问题通用分析方法观测数据因果推断基本知识1. 混淆结构和对撞结构因果关系是相关关系的一种，因果推断用于学习因果关系。左图中T和Y之间的有向边代
