“因果科学读书会词条梳理”的版本间的差异
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黑桃S | 黑桃S | ||
2022年5月6日 (五) 11:53的版本
读书会介绍
“因果”并不是一个新概念,而是一个已经在多个学科中使用了数十年的分析技术。第三季读书会,我们需要回顾数十年来在社会学、经济学、医学、生物学等多个领域中,都是使用了什么样的因果模型、以什么样的范式、解决了什么样的问题。我们还要尝试进行对比和创新,看能否以现在的眼光,用其他的模型,为这些研究提供新的解决思路。
第三季因果科学与Causal AI读书会,将主要结合因果推断的潜在结果(Potential Outcomes)框架展开讨论,并尝试在不同领域尝试建立与SCM的对应关系。
分享主要按照「理论学习」+「案例研讨」的模式进行展开:
第一个模块为「理论学习」模块,这部分将参考W. Imbens和B. Rubin的著作Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences以及A. Hernan和M. Robins的Causal Inference: What if进行分享,将重点介绍潜在结果框架,包括但不限于实验性研究和观察性研究中的重要方法以及更稳健的因果效应估计方法。
第二个模块为「案例研讨」模块,将围绕目前在不同领域学术界和业界面临的重要问题,研讨包括但不限于计量经济学、推荐系统、精准医疗、计算社会科学、推荐系统、智能运维等学科典型的因果相关分析的研究实例。对这些研究进行复现。我们也将尝试提供相关代码示例,对这些研究进行复现,帮助大家在自己的研究中快速开始部署结合因果的算法。
详情可了解因果+X:解决多学科领域的因果问题 | 因果科学读书会第三季启动
项目目标
- 梳理因果科学领域的重要知识概念,为初学者提供更好的认知地图
- 促进因果科学领域的概念统一和对齐
项目背景
因果科学在国内越来越受到大家的关注,很多的科研工作者都投身于这个方向的科研探索,也有越来越多的学生和老师对这个内容感兴趣,希望可以梳理出这个领域的核心概念,让大家能更好的学习,并且达成统一的共识,更好的推送因果科学的发展。
词条来源
该项目的词条来源由因果科学读书会的发起人李奉治、李昊轩等人提供。
志愿者任务领取词库
| 词条 | 类型 | 认领人 | 拟完成时间 |
|---|---|---|---|
| Elias Bareinboim | 人物 | 李奉治 | |
| Peter Spirtes | 人物 | 郑雨嘉 | |
| Causation, Prediction, and Search | 书籍 | ||
| Counterfactuals and causal inference | 书籍 | 邓宇昊 | |
| 双重差分 | 概念 | 孙笑甜 | |
| Bernhard Schölkopf | 人物 | 温丙旸 | |
| Judea Pearl | 人物 | 袁冰 | |
| Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences | 书籍 | 朱淑媛 | |
| Causal Inference in Statistics: A Primer | 书籍 | 于沂渭 | |
| Causality: Model, Reasoning, and Inference | 书籍 | 周浩杰 | |
| Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms | 书籍 | 于沂渭 | |
| Causal Inference: What If | 书籍 | 雨轩 | |
| The Book of Why | 书籍 | 雨轩 | |
| James Robins | 人物 | 鲍英铄 | |
| Susan Athey | 人物 | 鲍英铄 | |
| 无混淆性 Uncondoundedness | 概念 | 邓宇昊 | |
| 因果发现 | 概念 | 郑雨嘉 | |
| 主分层 | 概念 | 明明 |
书籍自建词条可参考自复制自动机理论 Theory of Self-reproducing Automata
所包含内容应当涵盖以下内容:
1、内容介绍(概述书籍主体思想及在所属领域的意义)
2、基本信息(包含书名、作者、编者、译者)
3、作者介绍(包含姓名、领域贡献)
4、内容目录(包含各部分标题)
5、内容摘要(包含目录所述各部分摘要)
6、资源获取(包含下载链接)
7、相关wiki(包含相关核心概念wiki链接)
8、编者推荐(包含相关书评与文章)
8.1 豆瓣书评
8.2 集智相关文章
人物自建词条可参考罗伯特·梅 梅拉妮·米歇尔Melanie Mitchell
所包含内容应当涵盖以下内容:
1、基本信息(即简历卡)
2、成长经历(以求学经历、职业生涯为主)
3、研究领域
4、就职企业、机构或者院校
5、主要文章及著作(描述所著文章及书籍的要旨与意义)
6、研究动向
7、学术家族树
7.1 博士生导师
7.2 学生
8、合作者(研究团队的合作者(除学生与导师))
9、近期报道
10、相关链接(包含个人wiki、采访、谷歌学术个人主页等)
11、参考文献(包含所著文章标题)
12、编者推荐(包含相关书评与文章)
负责人审核词库
| 词条 | 审核反馈 | 完成时间 |
|---|---|---|
| Clark Glymour | 词条内容偏少,建议查询资料,添加内容 |
编辑排版词库
| 词条 | 认领人 | 认领时间 | 完成时间 |
|---|---|---|---|
| 断点回归 | 薄荷 | 2022.04.23 | 2022.04.23 |
| 合成对照 | 薄荷 | 2022.04.23 | 2022.04.23 |
| Sander Greenland | |||
| Tyler VanderWeele | |||
| Miguel Hernán | |||
| Donald Rubin | |||
| Guido Imbens |
专家审核词库
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