我本人学习因果推断是从 Judea Pearl 的教科书入手的,不过这本书晦涩难懂,实在不适合作为入门的教科书。Donald Rubin 对 Judea Pearl 提出的因果图模型(causal diagram)非常反对,他的教科书中杜绝使用因果图模型。我本人虽然脑中习惯用图模型进行思考,但是还是更偏好 Donald Rubin 的风格,因为这对于入门者,可能更容易...
1.随机实验模型(Randomized Controlled Trial, RCT):随机实验是因果推断中最可靠的方法之一。在随机实验中,研究人员通过随机分配实验组和对照组来控制潜在影响因素,然后比较两组之间的差异来推断因果关系。 2.自然实验模型(Natural Experiment):自然实验是利用自然发生的事件或政策变化来进行因果推断的模型。研究人员观察和...
三、趋势分析法 既然复杂的方法不好用,有没有简单的办法? 有! 比如基于最朴素的感觉:既然A会引发B,那么A产生了B就该产生,A结束了,B会慢慢结束(或者B死掉)。人们就此总结出了因果推断四大原则。 四大原则: 原因发生在结果以前 原因发生以后,结果发生 原因持续期间,结果持续 原因消失以后,结果消失 这样的推断,符...
如上图最右子图所示例子,因果推断是解决问题的唯一办法,而解决问题又是职位提升的唯一路径。因此,因果推断知识暗示了解决问题是职位提升的原因。这里我们可以说,职位提升是依赖于因果推断知识,也就是说,你获取的因果推断知识越多,就越有机会获得职位的提升。同时,职位提升的机会越大,则越有可能获得因果推断的知识。对...
一、Uplift模型 因果推断在互联网界应用主要是基于Uplift model来预测额外收益提升ROI。Uplift模型帮助商家计算人群营销敏感度,驱动收益模拟预算和投放策略制定,促成营销推广效率的最大化。同时如何衡量和预测营销干预带来的“增量提升”,而不是把营销预算浪费在“本来就会转化”的那部分人身上,成为智能营销算法最重要的挑...
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。
贝叶斯因果推断模型 贝叶斯因果推断模型是一种基于概率论和贝叶斯统计学的方法,用于推断变量之间的因果关系。该模型利用贝叶斯定理和因果图来计算变量之间的因果关系和概率分布。它将因果关系表示为有向无环图(DAG),其中节点表示变量,边表示因果关系。该模型可以用于预测和决策制定,例如在医疗诊断和治疗方案选择中。
因果推断模型是一种基于统计学和计量经济学原理的方法,它的目标是通过控制其他可能的干扰因素,从而推断出某个变量对目标变量的因果影响。这种模型的核心思想是建立一个对于观察到的数据更好的解释模型,并通过模型中的变量关系来推断因果效应。 二、因果推断模型的方法 1.随机对照实验 随机对照实验是因果推断模型中最可...
在建立模型时，以因果角度为出发点，模型具有更好的泛化和迁移能力，适用众多业务场景。比如优惠券营销提升用户转化，或者进行企业宏观指标的因果探索分析，观测不同指标之间的因果关系，为企业提供运营手段方向的决策帮助。因果效应估计和反事实推断为决策提供了有力支持。因果推断的实践目前主要包括五方面：因果发现、因果...
结构化因果模型（Structural Causal Model，简称SCM）在统计学中扮演着至关重要的角色，它被视为进行因果推断的得力工具。这一模型不仅有助于我们深入理解和剖析变量间的因果关系，更能够量化一个变量对另一个变量的具体影响。因果推断的核心在于揭示和度量变量间的因果联系，从而为决策提供科学依据。接下来，我们将详细...