Causal Inference in Statistics: A Primer一书的分享解读主要被分为四个部分:

第一部分:从宏观角度分析了因果科学的研究意义,巩固了统计学的基础知识,包括变量、概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯法则、多元回归等等,最后初步介绍了结构因果模型的相关概念。

第二部分:从图模型的基础概念出发,介绍了结构因果模型中基础的接合模式,并推导了d-分离这一基础工具,展示它在模型检验和因果搜索上的应用。此部分内容还配备了对应的编程实验,实践了图模型编程和d-分离的实现

第三部分:从干预在实验中的意义出发,整理分析了校正公式、后门准则、前门准则、中介、条件干预、Do演算等知识,展示了它们如何在从观测数据中估计干预的结构。此部分内容也配备了对应的编程实验,实践了后门准则和前门准则的编程实现。

第四部分:从反事实的理论与基础概念出发,系统性分析了其结构性解释、基本定理、图形化表示、概率表示等,并通过例子分析试验环境中的反事实和线性模型中的反事实,以及反事实的在现实研究中的实际应用。

https://www.wiley.com/en-gb/Causal+Inference+in+Statistics:+A+Primer-p-9781119186847#description-section

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