因果推断

哈佛教授因果推断力作：《Causal Inference: What If 》pdf下载

因果推断是一项复杂的科学任务，它依赖于多个来源的三角互证和各种方法论方法的应用，是用于解释分析的强大建模工具，同时也是机器学习领域的热门研究方向之一。今天我要给大家推荐的这本书，正是因果推断领域必读的入门秘籍&#…

TPAMI 2022 | RC-Explainer：图神经网络的强化因果解释器

文章目录一、论文关键信息二、基础概念三、主要内容1. Motivations2. Insights3. 解决方案的关键四、总结与讨论CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、论文关键信息论文标题：Reinforced Causal Explainer for Graph Neural Networks 期刊信息：IEEE Transact…

因果推理简介(causal inference)

结构因果模型SCM 结构因果模型（SCM）由内生变量VVV、外生变量UUU和映射函数FFF构成。因果的定义：若YYY在fXf_XfX 的定义域中，则YYY是XXX的直接原因 ；如果YYY是XXX的直接原因，或者是直接原因的原因&#xf…

果推断阶段系列22[阶段2-4]----目标转换后的估计器

因果推断阶段系列22[阶段2-4]----目标转换后的估计器 1. 问题提出2. 目标转换3. 连续性处理效应4. 非线性处理效应小结参考文献前面已经学习了在处理样本不是随机分配的情况下存在混杂偏差，如何消除数据偏差。这对于解决因果推断中的识别问题有一定帮助。换句话说，一旦个体是…

DataFunSummit 2023因果推断在线峰会：解码数据与因果，引领智能决策新篇章（附大会核心PPT下载）

在数据驱动的时代，因果推断作为数据科学领域的重要分支，正日益受到业界的广泛关注。DataFunSummit 2023年因果推断在线峰会，汇聚了国内外顶尖的因果推断领域专家、学者及业界精英，共同探讨因果推断的最新进展、应用与挑战。本文将…

因果推断经验研究中的中介效应与调节效应

文献来源：[1]江艇.因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J].中国工业经济,2022(05):100-120.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2022.05.005. 本文认为，目前中介效应分析的主要问题是对嫁接自心理学的中介效应逐步法检验的滥用; 调节效应分析的主要问题…

因果推断-评价指标

1.T检验最水，说TC组是符合同一分布的，但是方差大的话，其实TC lift的误差就很大。 2.WMAPE 不做实验情况下最严格，比如TC在投放前完全重合，那就说明在未来一段时间也应该是重合的。所以效果毋庸置疑。 3.AUUC 这个…

因果推断系列18-断点回归设计(Regression Discontinuity Design,RDD)

因果推断系列18-断点回归设计Regression-Discontinuity-Design 1. 如何设定最低饮酒年龄？2. RDD估计2.1 等权估计2.2 核加权估计3. 学位效应和模糊RDD4. McCrary检验小结你不能在没有芽的情况下长出一棵树，你不能从一个地方瞬间传送到另一个地方，伤口需要时间来愈合，自然的…

因果图模型与d-分离

一、图模型一般图都是由链结构(chain)、分叉结构(fork)、对撞结构(collider)这三种结构所组成，通过组合这三种结构，可以形成复杂图模型。下面分别介绍这三种结构，以及对应的Rule. 1、链结构(Chain) 下图就是一个基本的链结构&#xff0…

后门准则(Backdoor Criterion)与前门准则(Frontdoor Criterion)

1.后门准则定义：给定有向无环图（DAG）中一对有序变量（X，Y），如果变量集合Z（可以为空）满足： Z中没有X的后代节点。Z阻断了X与Y之间的每条含有指向X的路径。 …

^abIntroduction to Causal Inference Introduction to Causal Inference^因果推断学习2 --- 相关性!因果性因果推断学习2 --- 相关性!因果性 - 知乎^Theoretical Impediments to Machine Learning With Seven Sparks from the Causal Revolution https://arxiv.org/pdf/1801.…

Adversarial Visual Robustness by Causal Intervention论文笔记

简介文章解决的问题： 提升模型对于对抗样本的鲁棒性对抗训练劣势： 大部分有效的防御方法仍然是对抗训练。而对抗训练是否有效，又取决于是否有尽可能多的，来自不同攻击方法产生的对抗样本。由于是被动防御，因此无法免…

因果推断系列17 - 合成控制法

因果推断系列17 - 合成控制法Synthetic Control 1. 神奇的数学技巧2. 时间变量3.合成控制vs线性回归4. 外推？5. 推断小结1. 神奇的数学技巧研究双重差分法(DID)时，我们有来自两个不同城市（Porto Alegre和Florianopolis）的多个客户的数据。数据跨越了两个不同的时间段：在…