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如果我们假设效应恒定，我们可以推断出乔在控制下的潜在结果是什么：
如果我们假设效应恒定，我们可以推断出乔在控制下的潜在结果是什么：
<math>Y_{t}(u)=T+Y_{c}(u)</math>
<math>Y_{t}(u)=T+Y_{c}(u)</math> 和 <math>Y_{t}(u)-T=Y_{c}(u)</math>。
和
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==编者推荐==
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===书籍推荐===
===书籍推荐===
[[File:preface.png|200px|thumb|right|《Causal Inference: What If》封面]]
====[https://swarma.org/?p=23226 《Causal Inference: What If》]====
作者：Miguel A. Hernán, James M. Robins
2020年末，由哈佛大学公共卫生学院的 Miguel Hernan 与 Jamie Robins 教授合作完成的因果推断领域的新书 Causal Inference: What If，更是详细全面地阐述了因果推断领域的基本概念与背后的理论基础。
===课程推荐===
====[https://campus.swarma.org/course/2526 两套因果框架深度剖析：潜在结果模型与结构因果模型]====
该课程由英国剑桥大学机器学习组博士生陆超超讲授，他将从以下几个方面跟大家展开深度的讨论：
#讲述因果推断的两大框架：潜在结果模型和结构因果模型，讨论他们各自的优缺点以及他们之间的联系，详细介绍他们之间的转化规律。
#与大家一起深入探讨因果推断中最基本的概念、定理以及它们产生的缘由，了解每个概念背后的故事，从而建立起对因果更全面的感知。
#分享它们在不同学科中的具体的应用，包括社会科学、经济学、医学、机器学习等，借助这些应用，进一步启发大家用因果科学思维来思考和解决问题。
====[https://campus.swarma.org/course/1937 如何用信息视角理解现代因果模型框架？]====
本课程为大家串讲了因果推理相关论文，首先着眼于因果研究的源头，简单介绍哲学中的因果思考；其次重点是用因果之梯(它的信息视角---回答因果问题需要相应的信息)和一个例子，来理解现代因果建模框架；最后梳理因果推理和 AI 领域的融合，以及Causal AI 的强人工智能之路。
===相关文章===
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*[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]
*[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]
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=== 相关路径 ===
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。