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因果推断导论电子书

本书是一本系统介绍因果推断的基本概念、理论与方法的参考书,主要特色如下: ?从Rubin潜在结果模型始,系统的介绍了因果推断的基本概念、基本问题和重要假设,然后详细介绍了基于Rubin潜在结果模型的经典和代表性的因果效应计算方法; ?基于Rubin潜在结果模型引Pearl因果结构模型,比较系统的从图模型的角度详细介绍了Pearl因果推断框架下的do演算、混杂偏差、选择偏差、反事实、中介效应等因果推断的重要概念与理论方法;

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作       者:俞奎,王浩,梁吉业

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2023-08-11

字       数:20.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书以构建因果推断基础知识框架,主要从Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于图模型的因果效应计算、因果结构学习、因果机器学习五个篇章为大家介绍智因果推断的基础理论、模型、方法、和前沿应用,引领学生步充满趣味与挑战的因果推理领域。<br/>【推荐语】<br/>本书是一本系统介绍因果推断的基本概念、理论与方法的参考书,主要特色如下: ?从Rubin潜在结果模型始,系统的介绍了因果推断的基本概念、基本问题和重要假设,然后详细介绍了基于Rubin潜在结果模型的经典和代表性的因果效应计算方法; ?基于Rubin潜在结果模型引Pearl因果结构模型,比较系统的从图模型的角度详细介绍了Pearl因果推断框架下的do演算、混杂偏差、选择偏差、反事实、中介效应等因果推断的重要概念与理论方法; ?从Pearl因果结构模型的角度详细介绍了经典与最新因果结构学习算法的基本思想和执行过程,以及Pearl因果推断框架在实际数据中的因果效应计算方法。<br/>
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FOREWORD 推荐序

PREFACE 前言

SYMBOL TABLE 符号表

第一部分 因果推断基础

CHAPTER 1 第1章 因果关系推断的基本概念

第二部分 Rubin潜在结果模型与因果效应

CHAPTER 2 第2章 潜在结果模型与因果效应的概念

CHAPTER 3 第3章 因果效应估计方法

第三部分 Pearl因果图模型与方法

CHAPTER 4 第4章 干预与因果图模型

CHAPTER 5 第5章 混杂偏差

CHAPTER 6 第6章 选择偏差

CHAPTER 7 第7章 反事实推断

CHAPTER 8 第8章 因果中介效应

CHAPTER 9 第9章 工具变量

第四部分 因果结构学习方法

CHAPTER 10 第10章 组合优化因果结构学习

CHAPTER 11 第11章 连续优化因果结构学习

CHAPTER 12 第12章 局部因果结构学习

第五部分 因果结构未知情形下的因果效应估计

CHAPTER 13 第13章 基于CPDAG的因果效应估计

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