本文首发于公众号: 算法后花园因果推断(一):因果推断两大框架及因果效应近年来,因果推断在学术界和工业界都引起了广泛的关注。在学术界中,因果推断是非常热门的研究方向之一,相关学术研究成果近两年占比明…
结构因果框架(SCM:structual causal model) 因果效应估计一般分为两种范式:一是Pearl提出的结构因果模型(Structure Causal Model),二是Rubin的潜在结果框架(Potential Outcome Framework)也叫反事实框架。 不管是结构因果模型还是反事实框架,其实我们都需要先了解以下几个常见的因果结构(主要了解图中各个节点关联的方式)。
鲁宾因果模型 Rubin Causal Model (RCM) ,也称为 Neyman-Rubin 因果模型,是一种基于潜在结果框架的因果统计分析方法,以Donald Rubin的名字命名。“鲁宾因果模型”这个名字最早是由 Paul W. Holland 创造的。潜在结果框架 Potential Outcomes Framework最初是由 Jerzy Neyman 在他 1923 年的硕士论文中提出的,尽管他只...
那我们可以通过Z作为工具变量来估计X对Y的因果效应,具体计算方法一般是两阶段最小二乘法。工具变量法在实际使用的时候,要注意避免“弱工具变量”的问题,也就是工具变量Z和关心的变量X相关度很低,这样会造成估计的因果效应有偏差,可以依赖统计检验方法来确认这样的问题是否存在。 匹配法:匹配(Matching)是被业务广泛使...
第一次听到这名字,我这小脑袋瓜子里就冒出一串想法:啥是因果框架?难不成还能像咱们评书里讲故事一样断案子? 记得我第一次接触鲁宾因果框架,那是在大学的一堂统计课上。我那老师那叫一个绝,满堂的公式飞来飞去,晃得我眼花缭乱。可他说起这个框架的价值,嘿,就像是在评书里讲侠客的传奇经历,神秘而魅力十足。
潜在结果框架(PotentialOutcomesFramework简称POF),这是因果推断领域得一个重要思想。简单来说它通过假设如果某个事件或干预没有发生,结果会是什么样子,从而帮助我们更清晰地判断因果关系。假设你想研究喝咖啡是否能提高工作效率。如果你每天都喝咖啡;工作效率的提高可能是由于咖啡的作用;如果你没喝咖啡;工作效率又会怎样...
因果推断两大算法框架解析 本次分享题目为“因果推断知识地图”,希望模型能够基于因果关系进行预测,因果推断可以帮助构建更为强大的解释性模型。 一、整体框架 因果推断的主要任务可分为三类。首先是因果结构的发现,即从数据中识别出变量之间的因果关系。其次是因果效应的估计,即从数据中推断一个变量对另一个变量的...
社会科学文献中流行的因果框架包括 Rubin 因果模型(Angrist & Pischke,2008;Rubin,2005)和结构因果模型(Pearl,2009)。Shadish 等人(2002)提出的指导方针有三个必要和充分条件来建立预测变量 x 和结果y 之间的因果关系:(1)时间顺序:x 的变化必须先于 y 的变化;(2)协变:x 的变化必须导致 y 的变化;(3)...
鉴于原有的育种理论和框架在纯逻辑推导会上存在推理断层(例如:P = G + E),我尝试在演化论的基础上,构建从初始相关性到可操作因果链条的逻辑路径,然后引入因果推理理论的框架P(P∣do(G),E),尝试得出一个在逻辑上自洽的观点:“人工选择(育种)是通过环境稳定性和基因型频率控制来实现表现型优化的过程”。这一...