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== 概念来源 ==
 
== 概念来源 ==
潜在结果是指给定一个单元,和一系列动作,我们把一个“动作-单元”确定为一个潜在结果。“潜在(potential)”这个词表达的意思是我们并不总是能在现实中观察到这个结果(outcome),但原则上它们可能发生。
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“潜在(potential)”这个词表达的意思是我们并不总是能在现实中观察到这个结果(outcome),但原则上它们可能发生。潜在结果是指给定一个单元和一系列动作,我们把一个“动作-单元”确定为一个潜在结果。潜在结果最初的提出是在Neyman的论文中,但是这篇文章只在随机对照试验中使用了潜在结果的概念,且直到1990年翻译成英文后才为人所知。[[Donald Rubin]]在他1974年的论文中也提出了潜在结果的概念,并将这个概念推广到了观察性数据中,真正开启了统计学界对因果推断的广泛研究。
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潜在结果最初的提出是在Neyman的论文中,但是这篇文章只在随机对照试验中使用了潜在结果的概念,且直到1990年翻译成英文后才为人所知。[[Donald Rubin]]在他1974年的论文中也提出了潜在结果的概念,并将这个概念推广到了观察性数据中,真正开启了统计学界对因果推断的广泛研究。
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'''何为潜在结果?又如何基于潜在结果定义因果?'''
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何为潜在结果?又如何基于潜在结果定义因果?假设我们关心某个变量A(例如,在某个时间点是否服用阿莫西林,A=1是服用,A=0是没有服用)对Y(服用后三小时的是否还感冒,Y=1表示感冒,Y=0表示没有感冒)的因果关系。那么我们观察到的某个个体就存在两个“潜在”的状态:一个是如果他服药,他三小时后是否感冒,不妨记作Y(1);另一个如果他没有服药,他三小时后是否感冒,不妨记作Y(0)。这里Y(1)和Y(0)就是潜在结果。(注意,在实际中,Y(1)和Y(0)这二者中只有一个可以被观察到。另外,严格地说,此处实际上做了“个体处理稳定性”即SUTVA的假设)那么对这个人,就可能有以下四种情况:
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假设我们关心某个变量A(例如,在某个时间点是否服用阿莫西林,A=1是服用,A=0是没有服用)对Y(服用后三小时的是否还感冒,Y=1表示感冒,Y=0表示没有感冒)的因果关系。那么我们观察到的某个个体就存在两个“潜在”的状态:一个是如果他服药,他三小时后是否感冒,不妨记作Y(1);另一个如果他没有服药,他三小时后是否感冒,不妨记作Y(0)。这里Y(1)和Y(0)就是潜在结果。(注意,在实际中,Y(1)和Y(0)这二者中只有一个可以被观察到。另外,严格地说,此处实际上做了“个体处理稳定性”即SUTVA的假设那么对这个人,就可能有以下四种情况:
    
a) Y(0)=0, Y(1)=0。即不论吃不吃药,这个人在三小时后均不会感冒。
 
a) Y(0)=0, Y(1)=0。即不论吃不吃药,这个人在三小时后均不会感冒。
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使用潜在结果我们或许可以理解为什么人们不会认为“太阳升起是因为鸡打鸣”,因为根据我们的常识,如果某天鸡不打鸣(或许是因为生病或劳累),太阳仍然会照常升起。
 
使用潜在结果我们或许可以理解为什么人们不会认为“太阳升起是因为鸡打鸣”,因为根据我们的常识,如果某天鸡不打鸣(或许是因为生病或劳累),太阳仍然会照常升起。
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'''因此从分析潜在结果出发,诞生了<font color="#ff8000">潜在结果框架,有时也称为</font>鲁宾因果模型 Rubin Causal Model (RCM)''' ,'''Neyman-Rubin 因果模型'''<ref name="sekhon">{{cite book |last=Sekhon |first=Jasjeet |chapter=The Neyman–Rubin Model of Causal Inference and Estimation via Matching Methods |title=The Oxford Handbook of Political Methodology |year=2007 |chapter-url=http://sekhon.berkeley.edu/papers/SekhonOxfordHandbook.pdf }}</ref>。它是一种基于潜在结果框架的因果统计分析方法,以[[Donald Rubin]]的名字命名。“鲁宾因果模型”这个名字最早是由 Paul W. Holland 创造的。 <ref name="holland:causal86">{{cite journal |last=Holland |first=Paul W. |title=Statistics and Causal Inference |journal=Journal of the American Statistical Association |volume=81 |issue=396 |year=1986 |pages=945–960 |jstor=2289064 |doi=10.1080/01621459.1986.10478354}}</ref> '''<font color="#ff8000"> 潜在结果框架 Potential Outcomes Framework</font>'''最初是由 Jerzy Neyman 在他 1923 年的硕士论文中提出的,<ref name="neyman:masters">Neyman, Jerzy. ''Sur les applications de la theorie des probabilites aux experiences agricoles: Essai des principes.'' Master's Thesis (1923).  Excerpts reprinted in English, Statistical Science, Vol. 5, pp.&nbsp;463–472. (Dorota Dabrowska, and T. P. Speed, Translators.)</ref>尽管他只在完全随机实验的背景下讨论了它。 <ref name="Jasa1">{{cite journal |last=Rubin |first=Donald |year=2005 |title=Causal Inference Using Potential Outcomes |journal=Journal of the American Statistical Association|volume=100 |issue=469 |pages=322–331 |doi=10.1198/016214504000001880 }}</ref>[[Donald Rubin]]将其扩展为在观察性和实验性研究中思考因果关系的一般框架。<ref name="sekhon" />
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'''从分析潜在结果出发,y也诞生了<font color="#ff8000">潜在结果框架,有时也称为[[鲁宾因果框架]]</font>Rubin Causal Model (RCM)''' ,'''Neyman-Rubin 因果模型'''<ref name="sekhon">{{cite book |last=Sekhon |first=Jasjeet |chapter=The Neyman–Rubin Model of Causal Inference and Estimation via Matching Methods |title=The Oxford Handbook of Political Methodology |year=2007 |chapter-url=http://sekhon.berkeley.edu/papers/SekhonOxfordHandbook.pdf }}</ref>。它是一种基于潜在结果框架的因果统计分析方法,以[[Donald Rubin]]的名字命名。“鲁宾因果模型”这个名字最早是由 Paul W. Holland 创造的。 <ref name="holland:causal86">{{cite journal |last=Holland |first=Paul W. |title=Statistics and Causal Inference |journal=Journal of the American Statistical Association |volume=81 |issue=396 |year=1986 |pages=945–960 |jstor=2289064 |doi=10.1080/01621459.1986.10478354}}</ref> '''<font color="#ff8000"> 潜在结果框架 Potential Outcomes Framework</font>'''最初是由 Jerzy Neyman 在他 1923 年的硕士论文中提出的,<ref name="neyman:masters">Neyman, Jerzy. ''Sur les applications de la theorie des probabilites aux experiences agricoles: Essai des principes.'' Master's Thesis (1923).  Excerpts reprinted in English, Statistical Science, Vol. 5, pp.&nbsp;463–472. (Dorota Dabrowska, and T. P. Speed, Translators.)</ref>尽管他只在完全随机实验的背景下讨论了它。 <ref name="Jasa1">{{cite journal |last=Rubin |first=Donald |year=2005 |title=Causal Inference Using Potential Outcomes |journal=Journal of the American Statistical Association|volume=100 |issue=469 |pages=322–331 |doi=10.1198/016214504000001880 }}</ref>[[Donald Rubin]]将其扩展为在观察性和实验性研究中思考因果关系的一般框架。<ref name="sekhon" />
    
== 思想介绍 ==
 
== 思想介绍 ==