因果推断导论
作者: 俞奎，王浩，梁吉业 编著20.32万字69人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (142章)
倒序
正文
001 因果关系推断的基本概念-1.1 因果关系推断002 因果关系推断的基本概念-1.2 混杂与辛普森悖论003 因果关系推断的基本概念-1.3 随机对照试验004 因果关系推断的基本概念-1.4 数据驱动的因果推断模型005 .5.1 有向无环图006 .5.2 最大祖先图007 因果关系推断的基本概念-1.6 贝叶斯网络008 因果关系推断的基本概念-参考文献009 潜在结果模型与因果效应的概念010 .1.1 潜在结果的定义011 .1.2 潜在结果模型012 .2.1 个体因果效应013 .2.2 平均因果效应014 .2.3 异质性因果效应015 潜在结果模型与因果效应的概念-2.3 拓展阅读016 潜在结果模型与因果效应的概念-参考文献017 因果效应估计方法018 因果效应估计方法-3.1 匹配方法019 .1.1 选择协变量020 .1.2 定义距离度量021 .1.3 选择匹配算法022 .1.4 评估匹配算法023 因果效应估计方法-3.2 分层方法024 因果效应估计方法-3.3 重加权方法025 .3.1 样本重加权026 .3.2 样本和协变量重加权027 因果效应估计方法-3.4 表示学习方法028 .4.1 问题转化029 .4.2 反事实回归方法030 .4.3 保持个体相似性的因果效应估计方法031 因果效应估计方法-3.5 拓展阅读032 因果效应估计方法-参考文献033 干预与因果图模型034 干预与因果图模型-4.1 干预与do演算035 .2.1 因果贝叶斯网络基础036 .2.2 因果贝叶斯网络与干预037 .3.1 结构因果模型的定义038 .3.2 结构因果模型与干预039 干预与因果图模型-4.4 拓展阅读040 干预与因果图模型-参考文献041 混杂偏差042 混杂偏差-5.1 混杂因子的图形化表示043 混杂偏差-5.2 父代因果效应准则044 混杂偏差-5.3 后门准则045 混杂偏差-5.4 前门准则046 混杂偏差-5.5 do演算公理系统047 混杂偏差-5.6 拓展阅读048 混杂偏差-参考文献049 选择偏差050 选择偏差-6.1 选择偏差的概念051 选择偏差-6.2 选择偏差的图形化表示052 选择偏差-6.3 选择后门标准053 选择偏差-6.4 拓展阅读054 选择偏差-参考文献055 反事实推断056 反事实推断-7.1 反事实的定义057 反事实推断-7.2 反事实计算058 .3.1 反事实与do算子059 .3.2 后门的反事实解释060 反事实推断-7.4 反事实与潜在结果061 .5.1 必要因、充分因和充要因062 .5.2 参与者处理效应063 反事实推断-7.6 拓展阅读064 反事实推断-参考文献065 因果中介效应066 因果中介效应-8.1 中介效应的基本概念067 因果中介效应-8.2 基于线性模型的因果中介效应068 因果中介效应-8.3 基于反事实的因果中介效应069 因果中介效应-8.4 进一步分析070 因果中介效应-8.5 拓展阅读071 因果中介效应-参考文献072 工具变量073 .1.1 三个基本条件074 .1.2 工具变量不等式075 .1.3 同质性与单调性076 .2.1 二值工具因果效应估计077 .2.2 连续工具因果效应估计078 工具变量-9.3 条件工具变量079 工具变量-9.4 识别工具变量080 工具变量-9.5 拓展阅读081 工具变量-参考文献082 组合优化因果结构学习083 .1.1 理论基础084 .1.2 PC算法(1)085 .1.2 PC算法(2)086 .1.2 PC算法(3)087 .1.3 FCI算法(1)088 .1.3 FCI算法(2)089 .2.1 基本思路090 .2.2 评分函数091 .2.3 经典的打分优化学习算法092 组合优化因果结构学习-10.3 拓展阅读093 组合优化因果结构学习-参考文献(1)094 组合优化因果结构学习-参考文献(2)095 连续优化因果结构学习096 连续优化因果结构学习-11.1 连续优化方法097 .1.1 模型构造098 .1.2 权重邻接矩阵099 .1.3 数值问题转化100 .1.4 无环约束方法101 .1.5 迭代优化102 连续优化因果结构学习-11.2 从线性模型到神经网络103 连续优化因果结构学习-11.3 用MLP进行DAG学习104 .3.1 多层感知机105 .3.2 生成模型构建106 .3.3 邻接矩阵表示107 .3.4 训练优化108 连续优化因果结构学习-11.4 DAG-GNN109 .4.1 问题转化110 .4.2 变分自编码器111 .4.3 模型构造112 .4.4 离散情形113 .4.5 无环约束改进114 .4.6 训练优化115 连续优化因果结构学习-11.5 对抗优化方法SAM116 .5.1 生成对抗网络117 .5.2 深度神经网络拟合因果机制118 .5.3 学习准则119 连续优化因果结构学习-11.6 拓展阅读120 连续优化因果结构学习-参考文献121 局部因果结构学习122 局部因果结构学习-12.1 基于限制的局部因果结构学习123 .1.1 局部骨架学习(1)124 .1.1 局部骨架学习(2)125 .1.1 局部骨架学习(3)126 .1.2 局部骨架定向127 局部因果结构学习-12.2 基于打分的局部因果结构学习128 局部因果结构学习-12.3 局部到全局的因果结构学习129 .3.1 MMHC算法130 .3.2 对称性校正131 局部因果结构学习-12.4 拓展阅读132 局部因果结构学习-参考文献(1)133 局部因果结构学习-参考文献(2)134 基于CPDAG的因果效应估计135 .1.1 IDA算法思想136 .1.2 IDA算法执行137 .2.1 总效应和直接效应138 .2.2 等价类与链组件139 .2.3 基于链组件的全局方法140 .2.4 基于链组件的局部方法141 基于CPDAG的因果效应估计-13.3 拓展阅读142 基于CPDAG的因果效应估计-参考文献
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