为了解决其他变量/协变量干扰因果效应的问题,老爷子提出了后门准则 & 前门准则。

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上一篇的综述论文读的比较懵。为此,从这一篇开始记录Judea Pearl的Causal Inference in Statistics: A Primer的阅读笔记,将经典的因果推断理论基础打好后再考虑机器学习领域的因果推断。

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本篇主要记录 A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods 的调研记录。这是一篇机器学习研究者视角下的因果推断研究综述。

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观测性研究中对平均因果作用()的估计方法:倾向得分(propensity score)、线性回归、Heckman Selection Model。本篇主要介绍倾向得分方法。线性回归和HSM可见文末附参考文献。

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