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通过数据得到可靠的因果关系一直是科学研究的主要目标之一。对因果关系的研究已经有千年之久;但是,作为科学研究主要方法之一统计学一直都只能给出相关关系,直到上个世纪80年代左右才有了实质性的进展。作为因果推断方法的主要提出者,有数位因果推断的大师级人物因为相关的研究成果获得诺贝尔经济学奖,图灵奖等重磅奖项。
对于普通学者们,运用因果推断模型的主要困难有两个,一是因果推断的理论和常用的(基于相关关系)统计学有着很大的区别;二是很难找到趁手的因果推断工具。
1.什么是因果关系?
2.条件概率与条件期望
3.采样分布与自助法(Bootstrap)
4.相关不等于因果的原因分析
案例一:R语言中自助法的实现
1.潜在结果与一致性假设
2.因果推断的根本问题及其规避
3.效应度量及效应修饰
4.统计交互作用与因果交互作用
案例二:效应度量指标及其95%置信区间的代码实现
案例三:双因素下因果交互的分析
1.图论基本原理
2.中介效应与混淆变量
3.有向无环图与因果推断的关系
案例四:R语言中有向无环图的控制与推断
案例五:健康饮食与肥胖的关系
1.后门法则
2.结果模型的标准化
3.暴露模型的标准化
4.双稳定标准化
案例六:新冠病例中机械通气对地塞米松治疗结果的影响
1.用线性模型估计差中差
2.用Logistic模型估计差中差
3.用对数线性模型估计差中差
案例七:标准化方法与差中差方法结果的比较
1.提出前门法则的动机
2.前门法则的理论
3.前门法则应用
案例八:R语言中前门法则的实现
1.什么是工具变量
2.组平均因果效应与主分层
3.结构嵌套平均模型
案例九:酒精对治疗效果影响的What-if ?分析
1.倾向得分法的基本理论
2.结果模型的倾向得分
3.倾向得分的分层
4.倾向得分的匹配问题
案例十:投票分析的倾向得分分析
案例十一:R语言中的匹配倾向得分实现详解
1.边缘结构模型
2.结构嵌套平均模型
3.最优动态处理
案例十二:大脑认知实验中的因果分析
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