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因果推断:原理解析与应用实践
作者: 赵永贺等10.09万字79人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (103章)
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正文
第1章 相关关系和因果关系第1章 相关关系和因果关系-1.1 相关关系第1章 相关关系和因果关系-1.2 因果关系第1章 相关关系和因果关系-1.3 相关关系与因果关系之间的迷雾1.3.1 混杂1.3.2 样本的选择性偏差第1章 相关关系和因果关系-1.4 因果推断方法1.4.1 符号和表示工具1.4.2 本书涉及的因果推断方法第2章 随机对照试验2.1.1 基本概念2.1.2 随机对照试验的核心思想2.1.3 统计学的反证思维:假设检验第2章 随机对照试验-2.2 总体方差未知的情况第2章 随机对照试验-2.3 两类统计错误第2章 随机对照试验-2.4 随机对照试验流程2.4.1 最小样本容量2.4.2 试验结果分析第2章 随机对照试验-2.5 本章小结第3章 基于设计思想的因果推断方法第3章 基于设计思想的因果推断方法-3.1 双重差分法3.1.1 DID模型的原理3.1.2 DID模型的有效性检验3.1.3 DID法的注意事项3.1.4 DID法案例分析第3章 基于设计思想的因果推断方法-3.2 合成控制法3.2.1 构建潜在的合成控制组3.2.2 求解合成控制组的权重3.2.3 合成控制组的应用3.2.4 合成控制法的评价3.2.5 合成控制法案例分析第3章 基于设计思想的因果推断方法-3.3 断点回归法3.3.1 设计原理3.3.2 确定分组变量和断点3.3.3 精确断点与模糊断点3.3.4 断点回归法的有效性检验3.3.5 断点回归法的结果分析3.3.6 断点回归法的评价3.3.7 断点回归法案例分析第3章 基于设计思想的因果推断方法-3.4 工具变量法3.4.1 工具变量的定义3.4.2 工具变量的前提假设3.4.3 工具变量的有效性3.4.4 工具变量的实践方式3.4.5 工具变量法案例分析3.5.1 随机对照试验中的不依从问题3.5.2 主分层法的原理3.5.3 主分层法的前提假设第3章 基于设计思想的因果推断方法-3.6 本章小结第4章 基于潜在结果框架的因果推断方法第4章 基于潜在结果框架的因果推断方法-4.1 POF4.1.1 POF的基本构成元素4.1.2 POF的因果指标4.1.3 POF的运行规则第4章 基于潜在结果框架的因果推断方法-4.2 均衡的样本子空间4.2.1 分层方法4.2.2 匹配方法4.2.3 基于决策树的子空间划分第4章 基于潜在结果框架的因果推断方法-4.3 重加权的样本空间4.3.1 逆倾向得分权重4.3.2 双鲁棒估计方法4.3.3 基于提升方法的泛化倾向得分权重4.3.4 协变量均衡倾向得分权重4.3.5 泛化的协变量均衡倾向得分权重第4章 基于潜在结果框架的因果推断方法-4.4 去混杂的表征空间4.4.1 均衡表征学习4.4.2 局部相似表征学习4.5.1 数据生成4.5.2 对照试验:估计ATE的常规方法4.5.3 试验一:分层方法4.5.4 试验二:匹配方法4.5.5 试验三:基于决策树的子空间划分4.5.6 试验四:逆倾向得分权重方法4.5.7 试验五:双鲁棒估计方法4.5.8 试验六:基于提升方法的泛化倾向得分权重方法4.5.9 试验七:协变量均衡倾向得分权重方法4.5.10 试验八:泛化的协变量均衡倾向得分权重方法4.5.11 试验九:均衡表征学习和局部相似表征学习4.5.12 总结第4章 基于潜在结果框架的因果推断方法-4.6 本章小结第5章 基于结构因果模型的因果推断方法第5章 基于结构因果模型的因果推断方法-5.1 因果层级5.2.1 因果图5.2.2 因果图的基本节点结构5.2.3 因果图上的概率分布5.2.4 因果图上的结构方程5.2.5 结构因果模型小结第5章 基于结构因果模型的因果推断方法-5.3 干预推断5.3.1 后门调整5.3.2 前门调整5.3.3 do演算第5章 基于结构因果模型的因果推断方法-5.4 干预的可识别性和识别算法5.4.1 基本概念和定义5.4.2 Px(v)的可识别性(1)5.4.2 Px(v)的可识别性(2)5.4.2 Px(v)的可识别性(3)5.4.3 Px(s)的可识别性(1)5.4.3 Px(s)的可识别性(2)5.4.3 Px(s)的可识别性(3)5.4.4 Pt(s)的可识别性5.4.5 半马尔可夫模型向马尔可夫模型的进化第5章 基于结构因果模型的因果推断方法-5.5 反事实预测第5章 基于结构因果模型的因果推断方法-5.6 本章小结
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