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Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences (查看源代码)
2022年6月18日 (六) 17:18的版本
、 2022年6月18日 (六) 17:18编辑书籍简介
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=== 书籍简介 ===
本书的基本观点：（1）所有的因果问题都和特点的干预（intervention）或者实验（treatment）相联系。（2）因果问题被视为对潜在结果（potential outcome）的比较，每个潜在结果对应于一个实验水平（或条件）。如果采用相应的实验条件，那么每个潜在结果都将被观察到。因果效应涉及到将实际观察结果与其他潜在结果比较。实际上其他潜在结果无法被观察到。因此，从根本上说，因果推断是一个处理缺失数据的问题。
与所有处理缺失数据的问题一样，处理的关键是决定是否被观测到的机制（mechanism）。在因果推断中，被称为分配机制（assignment mechanism）。
本书阐述了因果推断方法所依据的基本理念、潜在结果框架及逐步放宽分配机制的假设时的因果推断方法。