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→Patrick Suppes的概率提升因果理论
== 基于概率差异的因果效应度量 ==
== 基于概率差异的因果效应度量 ==
=== Patrick Suppes的概率提升因果理论 ===
=== Patrick Suppes的概率提升因果理论 ===
Suppes提出了一种基于概率提升（Probabilistic Raising）的因果理论，强调原因事件对结果事件的概率影响。核心定义可以描述为，若变量<math>X</math>是变量<math>Y</math>的原因，需满足两个条件：
Suppes提出了一种基于概率提升（Probabilistic Raising）的因果理论<ref name=suppes_1970/>，强调原因事件对结果事件的概率影响。核心定义可以描述为，若变量<math>X</math>是变量<math>Y</math>的原因，需满足两个条件：
'''时序性（Temporal Priority）'''：原因事件<math>X</math>必须发生在结果事件<math>Y</math>之前；
'''时序性（Temporal Priority）'''：原因事件<math>X</math>必须发生在结果事件<math>Y</math>之前；
若 <math>\Delta > 0</math>，则<math>X</math>对<math>Y</math>有正向因果效应；若<math>\Delta < 0</math>，则为负向效应；若<math>\Delta = 0</math>，则无因果效应。这一度量无法直接控制混杂变量（confounders）。
若 <math>\Delta > 0</math>，则<math>X</math>对<math>Y</math>有正向因果效应；若<math>\Delta < 0</math>，则为负向效应；若<math>\Delta = 0</math>，则无因果效应。这一度量无法直接控制混杂变量（confounders）。
=== Ellery Eells的持续性概率提升因果理论 ===
=== Ellery Eells的持续性概率提升因果理论 ===
Eells在1991年系统性地论证了因果关系的概率本质，提出了基于持续性概率提升（Sustained Probability Raising）的因果理论。核心定义为，若变量<math>X</math>是变量<math>Y</math>的原因，必须在所有可能的背景条件<math>K</math>下，<math>X</math>能持续提升<math>Y</math>的发生概率。并将因果效应定义为：
Eells在1991年系统性地论证了因果关系的概率本质，提出了基于持续性概率提升（Sustained Probability Raising）的因果理论。核心定义为，若变量<math>X</math>是变量<math>Y</math>的原因，必须在所有可能的背景条件<math>K</math>下，<math>X</math>能持续提升<math>Y</math>的发生概率。并将因果效应定义为：