哈佛大学公共卫生学院(HSPH)Miguel Hernan与Jamie Robins 教授共同编著了关于因果逻辑推断方面的书作《因果推断:概念与方法》,总共分3个部分,21章,280多页,对因果推理的概念和方法做了系统性阐述,是各个领域包括经济学、健康医疗、心理学、计算机等从业人士的重要参鉴材料

我(Miguel Hernan)和同事杰米·罗宾斯(Jamie Robins)正在写一本书,书中对因果推理的概念和方法进行了连贯的介绍。目前,这些材料大多分散在几个学科的期刊上,或者局限于技术文章。我们希望这本书能引起任何对因果推理感兴趣的人的兴趣,例如流行病学家、统计学家、心理学家、经济学家、社会学家、政治学家、计算机科学家……这本书分为三个难度越来越大的部分:没有模型的因果推理、有模型的因果推理和复杂纵向数据的因果推理。

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因果推断是研究如何更加科学地识别变量间的因果关系。 客观事物普遍存在着内在的因果联系,人们只有弄清事物发展变化的前因后果,才能全面地、本质地认识事物。基干事物发展的这种规律,在论证观点时,有时就可以直接从事物本身的因果关系中进行推论,这就叫因果推断法
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