因果推断（Causal Inference） 耿直 北京大学数学科学学院 一个现象的出现总是伴随着另一个现象的出现，改变其中之一是否会导致另一个跟着变化？其答案取决于这两个现象之间仅有相关关系？还是有因果关系？自古以来，关于因果关系的研究一直吸引着人们去思考。在科学研究中，人们通过观察和实验发现自然规律、探索现象之间的因果关系是各种科学研究的最终目标。爱因斯坦认为“西方科学是建立在以因果律为基础的形式逻辑之上”。自1888年Galton提出了相关系数的概念以来，“涉及因果推断的问题自始就缠住了统计学的脚后跟”[1]，1911年，Pearson提出用列联表分析因果关系，1921年，Wright提出路径分析模型，1934年，Neyman提出潜在结果模型，1935年，Fisher提出随机化试验方法，1974年，Rubin关于观察性研究提出虚拟事实模型，Pearl[2]和Spirtes等[3]提出因果网络图模型，图1给出了一个设想的关于肺癌的因果网络[4]。Freedman介绍了从相关关系研究到因果关系研究的发展过程。从观察获得的数据中发现，不同因素之间的因果关系是统计学和人工智能领域长期关注
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此文对因果推断理论发展脉络非常清晰，都详细到具体的年份。
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#因果推断#
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学习了，学习了
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很好的一篇文章，通俗易懂
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