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因果模型可以帮助解决'''<font color="#ff8000"> 外部有效性 External Validity</font>'''问题(一项研究的结果是否适用于未研究的总体)。在某些情况下，因果模型可以允许多项研究的数据合并起来回答任何单个数据集都无法回答的问题。

因果模型可以帮助解决'''<font color="#ff8000"> 外部有效性 External Validity</font>'''问题(一项研究的结果是否适用于未研究的总体)。在某些情况下，因果模型可以允许多项研究的数据合并起来回答任何单个数据集都无法回答的问题。

因果模型是可证伪的，因为如果一些因果模型与数据不匹配，这些因果模型就必须作为无效模型而被拒绝接受。因果模型还必须使得研究相关现象的科学家们信服。

因果模型是可证伪的，因为如果一些因果模型与数据不匹配，这些因果模型就必须作为无效模型而被拒绝接受。因果模型还必须使得研究相关现象的科学家们信服。<ref>{{Cite journal|last1=Barlas|first1=Yaman|last2=Carpenter|first2=Stanley|date=1990|title=Philosophical roots of model validation: Two paradigms|journal=System Dynamics Review|language=en|volume=6|issue=2|pages=148–166|doi=10.1002/sdr.4260060203}}</ref>

因果模型在信号处理、流行病学和机器学习中都有应用。

因果模型在信号处理、流行病学和机器学习中都有应用。<ref name=":0">{{harvnb|Pearl|2009}}</ref>