原創(chuàng) Tony Liu等 集智俱樂部 收錄于話題#因果科學(xué)19個(gè)

導(dǎo)語

在許多數(shù)據(jù)科學(xué)問題中，由觀測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)因果關(guān)系是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)但又十分必要的環(huán)節(jié)。最近一篇發(fā)表于 Nature Computational Science 的論文《用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)量化數(shù)據(jù)科學(xué)中的因果關(guān)系》回顧了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用的方法：基于觀察數(shù)據(jù)、利用數(shù)據(jù)的隨機(jī)波動(dòng)——即借助準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)判定因果關(guān)系的方法。同時(shí)，作者展示了如何將該方法與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，在典型的數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境中回答因果問題。該文還強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)科學(xué)家如何能夠幫助推進(jìn)這些方法，從而對(duì)來自醫(yī)學(xué)、工業(yè)和社會(huì)中的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行因果估計(jì)。

集智俱樂部聯(lián)合智源社區(qū)，組織，從基礎(chǔ)和實(shí)操角度出發(fā)，精讀兩本因果科學(xué)方向的入門教材。詳情見文末。

Tony Liu, Lyle Ungar & Konrad Kording | 作者

郭瑞東 | 譯者

趙雨亭、黃俊銘 | 審校

鄧一雪 | 編輯

論文題目：

Quantifying causality in data science with quasi-experiments

論文地址：

https://www.nature.com/articles/s43588-020-00005-8

目錄

1、準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法判定因果的目標(biāo)

2、觀測(cè)研究中的混雜因子和碰撞因子

3、準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略之工具變量估計(jì)

4、準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略之?dāng)帱c(diǎn)回歸

5、準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略之雙重差分

6、 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的局限性

7、數(shù)據(jù)科學(xué)可以受益于準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)可以從機(jī)器學(xué)習(xí)中獲益

1. 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法判定因果的目標(biāo)

盡管大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)都集中于使用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的工具來進(jìn)行預(yù)測(cè)[1]，并從數(shù)據(jù)中“提取洞見”，但許多問題根源都是因果關(guān)系，模型所做的預(yù)測(cè)和所獲得的洞見，被用來為決策提供信息。例如，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)哪些患者可能在30天內(nèi)再次入院，但利益相關(guān)者最終想知道可以采取哪些干預(yù)或政策，以便降低患者再次入院的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要在他們的工具包中添加因果方法，以回答他們打算解決的許多問題中的因果問題。

由于相關(guān)性不足以構(gòu)成因果關(guān)系，因此將數(shù)據(jù)科學(xué)分析中，將常見的相關(guān)結(jié)果誤解為因果關(guān)系是危險(xiǎn)的。任何典型的有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（例如，基于一組特征的預(yù)測(cè)）都不足以推斷因果關(guān)系，因?yàn)橛糜陬A(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練本質(zhì)上是一個(gè)相關(guān)性的任務(wù)：機(jī)器學(xué)習(xí)模型在做出預(yù)測(cè)時(shí)只是“觀察”數(shù)據(jù)中的特征和結(jié)果之間的關(guān)系，而非“改變”特征來確定它們對(duì)結(jié)果的影響[2, 3]。

一個(gè)例子：某個(gè)用來預(yù)測(cè)肺炎患者死亡率的模型得出了一個(gè)矛盾的結(jié)論，即哮喘降低了肺炎患者的死亡率[4]。這個(gè)模型沒有任何錯(cuò)誤：在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，有哮喘的病人更有可能住進(jìn)醫(yī)院、接受更積極的治療，最終導(dǎo)致較低的死亡率。然而，從決策的角度來看，該模型可能有害，因?yàn)樵谶@種預(yù)測(cè)下，可能會(huì)使哮喘病人得不到他們實(shí)際需要的額外護(hù)理。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)總是存在一種風(fēng)險(xiǎn)：那就是未觀察到的特征可能正是決定性因素。

已有很多方法，以更適當(dāng)?shù)貜挠^測(cè)數(shù)據(jù)（沒有隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)的情況下）來估計(jì)因果關(guān)系。該文回顧了標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法，這些方法已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)中得到了廣泛的應(yīng)用；但并未在經(jīng)濟(jì)學(xué)以外廣為人知。該文討論了它們的假設(shè)，為什么這些方法應(yīng)該被更廣泛地采用，并用現(xiàn)實(shí)世界的例子以及公共數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用來說明作者的觀點(diǎn)。最后，該文提倡準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法和數(shù)據(jù)科學(xué)的交叉結(jié)合：準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)可以在典型的數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境中進(jìn)行因果推斷，而機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新反過來可以改進(jìn)這些方法，以便在復(fù)雜的數(shù)據(jù)領(lǐng)域中得到更廣泛的應(yīng)用。

2. 觀測(cè)研究中的混雜因子和碰撞因子

觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)因果推斷來說的核心問題存在不被觀測(cè)到的混淆因素。人們希望確定治療 x（住院）對(duì)結(jié)果 y （肺炎風(fēng)險(xiǎn)）的影響，但是有一個(gè)隱藏的混淆因子 z（哮喘）同時(shí)影響 x 和 y。如果研究人員可以進(jìn)行一個(gè)實(shí)驗(yàn)：自行確定X的取值（即令X為自由變量），然后借此消除混淆因素、從而識(shí)別 x 對(duì) y 的因果效應(yīng)（圖1a）。實(shí)驗(yàn)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)（臨床試驗(yàn)）、公共衛(wèi)生（俄勒岡州醫(yī)療補(bǔ)助彩票試驗(yàn)[5]）、軟件開發(fā)和廣告（a/b 測(cè)試）、以及 ML（強(qiáng)化學(xué)習(xí)[6, 7, 8]）。然而，實(shí)驗(yàn)可能代價(jià)高昂、違反道德或者不切實(shí)際。此外，大多數(shù)數(shù)據(jù)是基于數(shù)據(jù)科學(xué)觀察得出的，但科研人員仍然想要估計(jì)因果效應(yīng)。要從觀測(cè)數(shù)據(jù)中推斷因果關(guān)系，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)生成過程做不可檢驗(yàn)的假設(shè)。

圖1. 估計(jì)實(shí)驗(yàn)和觀測(cè)數(shù)據(jù)中因果關(guān)系的圖示法。圖A，一個(gè)實(shí)驗(yàn)研究的圖形表示，因?yàn)?x 是隨機(jī)的，導(dǎo)致治療 x 和混淆因子z 無關(guān)。圖B，觀察性研究的圖形表示，在這里碰撞因子 c 和混雜因子 z 都可以導(dǎo)致對(duì)因果效應(yīng)的估計(jì)出現(xiàn)偏差。

許多從觀察數(shù)據(jù)中估計(jì)因果關(guān)系的技術(shù)都依賴于假設(shè)所有的混雜因素（影響治療 x 和結(jié)果 y 的變量）都在數(shù)據(jù)中得到觀察與解釋[9]。在這種情況下，可以控制混雜因素以獲得有效的因果估計(jì)——例如，通過將它們加入回歸。然而，研究人員通常不能知道自己是否記錄了所有的混雜因素[10]，因此需要對(duì)這個(gè)假設(shè)放置在重要權(quán)重上（圖1b）。從業(yè)者必須解釋，他們的數(shù)據(jù)實(shí)際上包含所有相關(guān)的混雜因素（而且沒有一個(gè)碰撞因子），對(duì)依賴于混雜因素的分析的批評(píng)往往集中在分析中包含缺失變量上。因?yàn)闆]有辦法檢驗(yàn)缺失變量是否是混雜因素，因果估計(jì)的信念取決于混雜因素假設(shè)是否可信。

例如，假設(shè)在本次肺炎風(fēng)險(xiǎn)問題中，研究人員分析衡量病人的哮喘并控制病情。這項(xiàng)研究可能會(huì)被挑刺：還有許多其他潛在的混雜因素沒有被考慮在內(nèi)，比如種族、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、吸煙狀況、其他病史等等。即使更多的這些潛在的混淆因素被作為研究的一部分進(jìn)行測(cè)量并加以控制，依然可能有別的因素沒有考慮到，這可能會(huì)威脅到結(jié)果的有效性。任何使用觀測(cè)數(shù)據(jù)做因果主張的研究，要么使用不依賴于混雜因子的方法，要么需要提供一個(gè)令人信服的論據(jù)，證明混雜性至少是近似正確的。

除了混雜因子，數(shù)據(jù)科學(xué)家還必須能夠識(shí)別那些不應(yīng)該被控制的變量，即所謂的碰撞因子。與同時(shí)影響 x 和 y 的混雜因素不同，碰撞因子是受 x 和 y 影響的變量（圖1b）。對(duì)碰撞因子的控制使研究人員的因果估計(jì)出錯(cuò)[11, 12]。例如，他們可以想象在肺炎問題中的一種可能性，即哮喘本身是住院（x）和肺炎（y）的對(duì)撞因子：肺炎可能使住院病人更有可能出現(xiàn)哮喘癥狀，也可能是由于住院期間遭遇過敏。除了測(cè)量相關(guān)變量以控制混雜，尋求因果估計(jì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家需要確保被控制的變量不是碰撞因子。

Judea Pearl 推廣的結(jié)構(gòu)因果模型（SCM）是計(jì)算機(jī)科學(xué)中一個(gè)常用的因果推斷框架[11]。SCM 將有向無環(huán)圖（DAGs）結(jié)合起來，用一個(gè)數(shù)學(xué)框架來表達(dá)因果關(guān)系，該數(shù)學(xué)框架用于計(jì)算來自 DAG 的因果量，稱為 do-calculus。結(jié)構(gòu)因果模型的美妙之處在于，一個(gè)問題的因果結(jié)構(gòu)可以用圖形表示，從而使因果效應(yīng)的假設(shè)和可識(shí)別性能更容易理解[13]。

需要有領(lǐng)域知識(shí)才能構(gòu)建結(jié)構(gòu)因果模型中的DAG，并證明在假設(shè)的圖表中沒有缺少混雜因素[3]。雖然研究人員可以通過檢查數(shù)據(jù)中是否反映了變量之間的隱含條件獨(dú)立性[2]，來在一定程度上檢驗(yàn)圖中變量之間的聯(lián)系的正確性，但是不包含混淆因素通常是不可檢驗(yàn)的[14]。除非人們對(duì)假設(shè)的DAG 的準(zhǔn)確性有強(qiáng)烈的堅(jiān)持，否則總會(huì)存在未被觀察到的混雜因素導(dǎo)致可能的因果估計(jì)偏差。

還有許多其他技術(shù)旨在從觀測(cè)數(shù)據(jù)中估計(jì)因果效應(yīng)，盡管它們常常依賴于非混淆假設(shè)及其變體。匹配和逆概率加權(quán)是社會(huì)科學(xué)中常用的兩種方法，可以用來控制因果估計(jì)中的混雜偏差[12, 15]。機(jī)器學(xué)習(xí)方法將處理效果treatment effect估計(jì)轉(zhuǎn)換為兩個(gè)預(yù)測(cè)任務(wù)，允許在高維數(shù)據(jù)中進(jìn)行因果推斷[16]。

在最近的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域[18, 19, 20]的活躍研究中，還有一個(gè)關(guān)于因果發(fā)現(xiàn)[17]的熱點(diǎn)領(lǐng)域，目標(biāo)是從數(shù)據(jù)本身推斷出因果關(guān)系圖：研究人員通常使用無混淆因子作為一種假設(shè)。潛變量模型也被應(yīng)用于觀察性因果推斷，它不要求不包含混淆因子，但確實(shí)需要對(duì)影響結(jié)果的原因的獨(dú)立性和數(shù)量作出具體的假設(shè)[21]。因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)世界的問題中，無混雜因子通常很難被證明是正確的，所以科學(xué)家們選擇在這里強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略。

3. 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略之工具變量估計(jì)

準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的已經(jīng)成熟的觀測(cè)因果關(guān)系的框架，利用觀測(cè)數(shù)據(jù)中自然存在的隨機(jī)性來估計(jì)因果效應(yīng)。過去幾十年間[22, 23]，經(jīng)濟(jì)學(xué)家越來越多地使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)技術(shù)來估計(jì)現(xiàn)實(shí)世界的因果效應(yīng)。這些方法也依賴于對(duì)數(shù)據(jù)因果結(jié)構(gòu)的假設(shè)，但是這些假設(shè)可能比不包含混亂因子更合理。下面，本文回顧利用自然發(fā)生的隨機(jī)性來估計(jì)因果效應(yīng)。

第一個(gè)方法稱為工具變量估計(jì)[24]，旨在尋找工具變量，它產(chǎn)生的影響必須通過我們關(guān)心的 X 來實(shí)現(xiàn)（圖2a）。換句話說，研究人員不是要求系統(tǒng)不包括混淆因子，而是要求其某個(gè)組成部分不包含混淆因子，然后用它來估計(jì)因果關(guān)系。

圖2. 在有向無環(huán)圖中的表示工具變量IV 如何影響x 對(duì) y 的因果影響

圖A：交叉邊描述了有效的工具變量推斷所需的假設(shè): 無關(guān)假設(shè)（交叉灰邊）以及工具變量和 y 之間沒有未測(cè)量的混雜（交叉紅邊）。當(dāng) x 對(duì) y 的真實(shí)處理效果（虛線）混淆時(shí)。圖B：用100個(gè)模擬數(shù)據(jù)集對(duì)工具變量（橙色）和典型回歸（藍(lán)色）的因果效果直方圖進(jìn)行估計(jì)。圖C：當(dāng) x 對(duì) y 的真實(shí)處理效果（虛線）存在混淆因子并違反無關(guān)假設(shè)時(shí)，用100個(gè)模擬數(shù)據(jù)集對(duì) IV （橙色）和典型回歸（藍(lán)色）的因果效果直方圖進(jìn)行估計(jì)。

經(jīng)濟(jì)學(xué)中工具變量分析（IV analysis）的一個(gè)著名例子考慮了以出生季節(jié)（z）為工具變量的必修課程（x）對(duì)個(gè)人未來工資（y）的影響[25]。在美國(guó)的許多州，兒童被要求在他們六歲的時(shí)候進(jìn)入學(xué)校，所以在這一年晚些時(shí)候出生的人在他們的學(xué)校該年級(jí)中，相對(duì)年輕。由于州法律要求學(xué)生在某一特定年齡之前都要上學(xué)（例如16歲），因?yàn)槌錾竟?jié)的不同，個(gè)人被要求上學(xué)的時(shí)間也不同。只要研究人員能夠假設(shè)出生季節(jié)實(shí)際上是隨機(jī)的，并且其對(duì)未來工資的影響必須通過教育水平來實(shí)現(xiàn)，那么出生季節(jié)就可以作為一種估計(jì)因果影響的工具。

為了使用工具變量分析因果關(guān)系，必須確定干預(yù)（要求的學(xué)校教育）、結(jié)果（未來工資）和工具變量（出生季節(jié)），并假定工具變量只通過對(duì)干預(yù)的影響來影響結(jié)果。然后，研究人員通常執(zhí)行所謂的兩階段最小二乘法[26]，也已經(jīng)提出了替代工具變量分析框架[27]：在第一階段（

，其中 α 是擬合系數(shù)）對(duì)工具變量的處理進(jìn)行回歸，然后根據(jù)第一階段（

，其中 β 是擬合系數(shù)）的處理估計(jì)結(jié)果進(jìn)行回歸。第一階段由于工具變量的影響，提取了干預(yù)中‘不包括混淆因子的部分’，并在研究人員的第二階段回歸中使用這個(gè)成分來估計(jì)對(duì)結(jié)果的因果影響，從而控制了過程中的混淆因子：圖2b 描述了混淆 x 對(duì) y 的真正治療效果的模擬數(shù)據(jù)，可以看到在即使存在混淆因子的因果圖中，工具變量分析也給出了不偏不倚的因果估計(jì)。另一個(gè)令人鼓舞的例子，研究人員可以把前文提到的肺炎患者住院場(chǎng)所與家庭之間距離作為工具變量[28]（因?yàn)榫嚯x醫(yī)院多遠(yuǎn)似乎是隨機(jī)的）。

在進(jìn)行工具變量分析時(shí)，需要作出一些假設(shè)，以確保有效的估計(jì)。研究人員需要假設(shè)沒有混淆變量同時(shí)影響工具變量本身和結(jié)果 y（圖2a），這類似于不存在混淆因子的假設(shè)，但往往更有道理，因?yàn)楣ぞ叩倪x擇是隨機(jī)的：論證出生季節(jié)與未來的工資是無關(guān)的結(jié)論，比論證政府干預(yù) x ，即學(xué)校教育與未來的工資是無關(guān)的更合理。研究人員還需要確保工具變量只通過其對(duì)干預(yù)的影響影響系統(tǒng)，即所謂的無關(guān)假設(shè)（圖2a）：圖2c 描述了模擬數(shù)據(jù)，其中 x 對(duì) y 的真實(shí)干預(yù)效果是包含混淆因子的，并且無關(guān)假設(shè)也不符合的。研究人員發(fā)現(xiàn)，無論是工具變量分析 還是回歸分析，都沒有給出正確的因果估計(jì)。

工具變量分析要求的另一個(gè)關(guān)鍵假設(shè)是單調(diào)性或無關(guān)假設(shè)：當(dāng)受到工具變量的影響時(shí)，研究人員的數(shù)據(jù)樣本中沒有患者接受了反向治療[29]。在上面的例子中，如果一些州違背了國(guó)家的政策，阻止年齡較晚的個(gè)人進(jìn)入學(xué)校，這將產(chǎn)生與其他州相反的效果。此外，成功的工具變量必須與干預(yù)密切相關(guān)，因?yàn)槿跸嚓P(guān)的工具變量缺乏精確度，無法產(chǎn)生實(shí)際上有用的估計(jì)。必須確保這些假設(shè)得到滿足，違反任何這些假設(shè)都可能威脅到結(jié)論的可信度。

例如，雖然天氣是工具變量分析中常用的工具變量[29, 30]——因?yàn)樘鞖獾淖兓坪跏请S機(jī)的——但它可能并不總是合適，這取決于具體的因果問題。對(duì)一位行為科學(xué)家而言，他希望研究鍛煉對(duì)心理健康的影響，并計(jì)劃利用氣溫作為衡量個(gè)人鍛煉量的工具變量。雖然這很直觀（溫度使得個(gè)人鍛煉的數(shù)量可以隨機(jī)出現(xiàn)），但實(shí)際上溫度可能與鍛煉只有微弱的相關(guān)性（例如，人們傾向于在室內(nèi)鍛煉，所以室外溫度不是很重要）；或者更令人擔(dān)憂的是，這可能違反了無關(guān)假設(shè)（溫度也可能經(jīng)由鍛煉之外影響心理健康，例如通過季節(jié)性情緒失調(diào)）。在這種情況下，雖然天氣似乎是一個(gè)很好的工具變量，仔細(xì)考慮便會(huì)發(fā)現(xiàn)該設(shè)計(jì)是有缺陷的。

只要我們找到一個(gè)合適的工具，使這些假設(shè)看似合理，工具變量分析可以廣泛用于許多學(xué)科，以利用可觀測(cè)的隨機(jī)性來源估計(jì)非實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的因果效應(yīng)（表1）。

表1. 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的現(xiàn)有研究和機(jī)會(huì)

4. 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略之?dāng)帱c(diǎn)回歸

利用自然發(fā)生的隨機(jī)性來估計(jì)因果關(guān)系的另一種方法是斷點(diǎn)回歸（Regression discontinuity designs）[32]。在斷點(diǎn)回歸中，干預(yù)變量X是某一連續(xù)變量R的跳躍點(diǎn)，其中R可能是年齡、考試或血壓讀數(shù)。因?yàn)樘S點(diǎn)并非漸變（例如，如果年齡在50歲或以上，患者得到癌癥篩查，抑或是沒有得到），x 值是準(zhǔn)隨機(jī)的，可允許對(duì)干預(yù) x 對(duì)結(jié)果 y 的因果影響進(jìn)行估計(jì)（圖3a）。

圖3. 斷點(diǎn)分析示意圖（Regression discontinuity designs）

上圖A：描述斷點(diǎn)分析如何使用連續(xù)變量 R 中的閾值 t 有效地隨機(jī)化處理 x （交叉紅線）來估計(jì)其對(duì)Y的因果效應(yīng)。圖B：結(jié)果Y對(duì)連續(xù)變量R的散點(diǎn)（藍(lán)點(diǎn)）和局部回歸擬合（紅線）。擬合分別使用斷點(diǎn)（虛線）左右兩側(cè)的線性模擬數(shù)據(jù)。圖C：結(jié)果Y對(duì)連續(xù)變量R的散點(diǎn)（藍(lán)點(diǎn)）和局部回歸擬合（紅線）。擬合分別使用斷點(diǎn)（虛線）左右兩側(cè)的非線性模擬數(shù)據(jù)。

斷點(diǎn)分析的典型例子是關(guān)于高中的學(xué)術(shù)證書（x）及其對(duì)后來的學(xué)術(shù)成就的影響——如是否獲得獎(jiǎng)學(xué)金（y）。美國(guó)高中生參加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化考試，即國(guó)家優(yōu)秀獎(jiǎng)學(xué)金資格考試(NMSQT) ，滿足最低分?jǐn)?shù)線的學(xué)生將獲得全國(guó)認(rèn)可的優(yōu)秀證書。這里的連續(xù)變量是 NMSQT 測(cè)試分?jǐn)?shù)（r）。剛剛達(dá)到截止分?jǐn)?shù)的學(xué)生與剛剛錯(cuò)過截止分?jǐn)?shù)的學(xué)生沒有實(shí)質(zhì)上的區(qū)別，本質(zhì)上是隨機(jī)分配接近截止分?jǐn)?shù)的優(yōu)異證書。這種半隨機(jī)化的設(shè)計(jì)可以估計(jì)優(yōu)異證書與接受閾值附近的學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金之間的因果關(guān)系。在前文提到的醫(yī)療場(chǎng)景下，使用肺炎風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，與閾值判定是否住院的數(shù)據(jù)，通過斷點(diǎn)分析，也可用于進(jìn)行因果估計(jì)。

使用斷點(diǎn)分析獲得因果估計(jì)的一個(gè)常用方法是在閾值的左右兩側(cè)擬合運(yùn)行變量 r （測(cè)試分?jǐn)?shù)）的結(jié)果 y （獎(jiǎng)學(xué)金數(shù)額）的兩個(gè)模型，稱為線性情況下的局部線性回歸（圖3b 描述模擬數(shù)據(jù)的局部線性回歸）[34, 35]。閾值 x （優(yōu)異證書）的因果效應(yīng)大小等于兩個(gè)擬合回歸方程在閾值左右的預(yù)測(cè)值的差異。實(shí)現(xiàn)斷點(diǎn)分析的一個(gè)實(shí)際考慮考慮帶寬規(guī)模：一個(gè)人距離能夠并且仍然能夠有效地進(jìn)行隨機(jī)處理的臨界值有多遠(yuǎn)？較小的帶寬使準(zhǔn)隨機(jī)處理更為可信，但也減少了擬合回歸的樣本容量。然而，更大的帶寬可能會(huì)在我們的估計(jì)中引入偏差，特別是如果斷點(diǎn)變量 r 和結(jié)果 y 之間的關(guān)系是非線性的，如圖3C 中的模擬數(shù)據(jù)所示：注意在閾值左右局部回歸之間的差異與結(jié)果 y 中的實(shí)際不連續(xù)變化不匹配。幸運(yùn)的是，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一直在探索最佳且由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的帶寬選擇方法bandwidth selection methods[36, 37]。在閾值兩側(cè)擬合局部模型利用了閾值處理的準(zhǔn)隨機(jī)性，使研究人員能夠量化因果效應(yīng)。

與工具變量分析類似，在執(zhí)行斷點(diǎn)分析時(shí)需要一些假設(shè)，以確保有效的估計(jì)。研究人員假設(shè)只有斷點(diǎn)變量 r 有一個(gè)不連續(xù)的跳躍，驅(qū)動(dòng)干預(yù)和結(jié)果之間的因果關(guān)系（圖3a）。這個(gè)假設(shè)可以通過驗(yàn)證其他測(cè)量的協(xié)變量在 r 的截止值上的連續(xù)性而在實(shí)踐中被證偽。另一個(gè)關(guān)鍵的假設(shè)要求個(gè)體不能完全操縱斷點(diǎn)變量，因?yàn)檫@可能使閾值上下的群體無法比較。在研究人員上面的例子中，如果一些學(xué)生能夠精確地控制他們的考試成績(jī)，以至于他們僅僅通過足夠的學(xué)習(xí)就達(dá)到了優(yōu)秀證書的閾值，這將違反處理的準(zhǔn)隨機(jī)化。經(jīng)濟(jì)學(xué)家已經(jīng)為這種操縱變量的運(yùn)行是否存在開發(fā)了檢驗(yàn)方法，從而為驗(yàn)證該假設(shè)提供了可能[38]。值得注意的是，斷點(diǎn)回歸分析并不需要不包含混淆因素，才能做出有效的因果估計(jì)。由于其相對(duì)薄弱和經(jīng)?？勺C偽的假設(shè)，斷點(diǎn)分析被稱為最可靠的基于觀測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)因果關(guān)系的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法之一[39]。

然而，盡管每當(dāng)有一個(gè)確定干預(yù)與否的閾值時(shí)，嘗試和應(yīng)用斷點(diǎn)回歸分析是非常誘人，但是在一些似是而非的情況下，這些假設(shè)并不成立。在實(shí)踐中需要仔細(xì)考慮剛好高于或低于閾值的單位是否具有可比性這一假設(shè)，因?yàn)楫?dāng)研究中的個(gè)體知道閾值和分?jǐn)?shù)時(shí)，違規(guī)行為經(jīng)常出現(xiàn)。例如，一個(gè)人可以研究補(bǔ)助金對(duì)年輕科學(xué)家未來學(xué)術(shù)成就的影響，利用國(guó)立衛(wèi)生研究院的薪水線作為閾值研究補(bǔ)助金對(duì)學(xué)術(shù)成就的因果關(guān)系，進(jìn)行斷點(diǎn)回歸分析[40, 41]。然而，隨著薪水閾值的公布，很可能那些知道自己剛剛錯(cuò)過閾值的科學(xué)家們比那些剛剛到達(dá)閾值的科學(xué)家們更有動(dòng)力去努力工作，這可能會(huì)造成對(duì)未來成功的估計(jì)的偏差，因?yàn)閯倓偟竭_(dá)閾值上下的科學(xué)家們?cè)趧?dòng)機(jī)上存在差異。

只要這些假設(shè)是合理的，斷點(diǎn)回歸分析就有可能廣泛地適用于因果效應(yīng)估計(jì)，因?yàn)樵谠S多現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)設(shè)置中都存在閾值（表1），即使是在地理界限等非常規(guī)設(shè)置中也是如此[42]。

5. 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略之雙重差分

第三種標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法稱為雙重差分（Difference-in-differences），通過觀察治療組和對(duì)照組，并比較他們隨著時(shí)間推移的結(jié)果趨勢(shì)，來解決觀察數(shù)據(jù)中的混雜因子。研究人員對(duì)接受干預(yù)的治療組和不接受治療的對(duì)照組在治療前（Y1）和治療后（Y2） x 的時(shí)間段內(nèi)的結(jié)果，對(duì) y 進(jìn)行了測(cè)量。治療組的單純差異 Y2，治療 -Y1，治療可作為 x 的因果效應(yīng)的估計(jì)，但它可能被未觀察因素或時(shí)間效應(yīng)所混淆。雙重差分的思想是使用差異 Y2，控制 -Y1，控制組作為混雜影響治療組的估計(jì)，通過減去這第二個(gè)差異來校正這個(gè)影響（圖4a）。

圖4. 雙重差分法示意圖

圖A：雙重差分的圖形表示，其中控制組和治療組都受到混淆因子的 Z1 的影響，但他們?cè)谥委熐昂椭委熀蟮牟町?，可以?duì)得到對(duì)結(jié)果 y 的無偏估計(jì)。研究人員必須選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)目刂平M，使任何混雜因素都同時(shí)影響這兩組（圖A中只影響治療組的 Z2的虛線的存在將違反這一規(guī)定）。圖B：在模擬數(shù)據(jù)中，隨著時(shí)間的推移，治療組（橙色）和對(duì)照組（藍(lán)色）的結(jié)果 y 的散點(diǎn)圖（平行趨勢(shì)保持），干預(yù) x 被應(yīng)用于治療組（虛線）。圖C：在違反平行趨勢(shì)假設(shè)的模擬數(shù)據(jù)中，治療組（橙色）和對(duì)照組（藍(lán)色）隨時(shí)間的結(jié)果 y 散點(diǎn)圖。

經(jīng)濟(jì)學(xué)中，使用雙重差分的經(jīng)典例子是關(guān)于提高最低工資（x）對(duì)就業(yè)（y）的影響[9, 43]。新澤西州在1992年提高了最低工資標(biāo)準(zhǔn)，而與之接壤的賓夕法尼亞州卻沒有。這項(xiàng)研究比較了政策改變前后，兩個(gè)州的快餐店就業(yè)人數(shù)。如果只考慮新澤西州，就業(yè)率的變化可能會(huì)受到其它因素的影響，比如全國(guó)性衰退。然而，通過減去在賓夕法尼亞州觀察到的就業(yè)差異，作者可以控制潛在的混雜因素。

為了進(jìn)行雙重差分分析，研究人員使用縱向數(shù)據(jù)來估計(jì)對(duì)照組和治療組的 Y1和 Y2（例如，最低工資前后的增長(zhǎng)）。估計(jì)值可以是在前后時(shí)間段內(nèi)計(jì)算的單一期望值，或者，如果從業(yè)者希望包括多個(gè)時(shí)間點(diǎn)和對(duì)其他協(xié)變量的控制，可以使用時(shí)間序列回歸進(jìn)行估計(jì)[44, 45]。然后研究人員得到治療組和對(duì)照組之間結(jié)果值的估計(jì)差異。

，通過減去同樣影響對(duì)照組和治療組的混雜因素，得出干預(yù) x 對(duì)結(jié)果 y 的影響的有效估計(jì)：圖4B 直觀地描述了這一點(diǎn)，治療組和對(duì)照組的預(yù)處理趨勢(shì)線是平行的。研究人員在這里注意到，雙重差分是一種特殊的回歸方法，用以從時(shí)間序列中估計(jì)因果關(guān)系。雙重差分可用于非參數(shù)和非線性設(shè)定[46, 47, 48]。和雙重差分相關(guān)，綜合控制法（synthetic control）是經(jīng)濟(jì)學(xué)中發(fā)展起來的另一種從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中估計(jì)因果效應(yīng)的方法[41]。

像其他的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法一樣，雙重差分需要滿足假設(shè)，來確保有效的因果估計(jì)。最重要的假設(shè)是平行趨勢(shì)的存在：研究人員要求被實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組不會(huì)隨著時(shí)間的推移受到混雜因素的不同影響。在上述最低工資的例子中，如果賓夕法尼亞州的勞動(dòng)力市場(chǎng)與新澤西州的勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)持續(xù)衰退的反應(yīng)不同，那么這個(gè)平行的趨勢(shì)假設(shè)就會(huì)被打破。如果縱向數(shù)據(jù)包含多個(gè)時(shí)間點(diǎn)，平行趨勢(shì)假設(shè)可以通過在干預(yù) x 發(fā)生前檢查兩組的結(jié)果 y 是否存在差異來證偽，圖4C 直觀地描述了這一過程。

研究需要的另一個(gè)假設(shè)是不存在溢出效應(yīng)，即干預(yù)本身導(dǎo)致控制和受治療群體的組成不會(huì)發(fā)生變化[49]。如果新澤西州新的最低工資標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致不同的人重新進(jìn)入就業(yè)市場(chǎng)，或者賓夕法尼亞州的人搬到新澤西州，這就違反了上述規(guī)定。另一個(gè)雙重差分假設(shè)被違反的例子是這項(xiàng)研究：該研究中，研究人員考察了美國(guó)向各國(guó)提供的糧食援助對(duì)隨后發(fā)生的國(guó)內(nèi)沖突的影響——美國(guó)小麥生產(chǎn)的隨機(jī)變化影響了向各國(guó)提供的援助數(shù)量[50]。問題在于，小麥生產(chǎn)與沖突之間的聯(lián)系隨著時(shí)間的推移而在“受到干預(yù)”和“不受干預(yù)”國(guó)家之間發(fā)生變化，這違反了平行趨勢(shì)的假設(shè)，并表明糧食援助對(duì)沖突的影響可能是由虛假的相關(guān)關(guān)系驅(qū)動(dòng)的[51]。為了使雙重差分法有效，我們需要證據(jù)來支持平行趨勢(shì)假設(shè)，及不存在溢出效應(yīng)。

然而，雙重差分的透明性和靈活性使其成為一種有吸引力的因果推斷技術(shù)，前提是進(jìn)行了適當(dāng)?shù)目刂疲⑶译p重差分發(fā)的假設(shè)是合理的。由于許多數(shù)據(jù)科學(xué)問題涉及到時(shí)間序列，該方法有可能被廣泛用于從觀測(cè)數(shù)據(jù)中獲得因果估計(jì)。

6. 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的局限性

使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)技術(shù)所作的因果估計(jì)的概括性有其局限性。研究人員回顧的所有方法都是對(duì)特定人群的因果效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。個(gè)人自愿評(píng)估估計(jì)受工具變量的影響的個(gè)人的因果效應(yīng)[52]。斷點(diǎn)回歸 估計(jì)了個(gè)人在閾值時(shí)的因果效應(yīng)[53]。在更強(qiáng)有力的假設(shè)下，從閾值以外推斷因果效應(yīng)是可行的[54]。雙重差分法對(duì)選定的治療組的因果效應(yīng)進(jìn)行了估計(jì)。然而，研究人員注意到，對(duì)可泛化性的關(guān)注甚至延伸到了隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)，即參與者的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)可以將因果發(fā)現(xiàn)限制在一個(gè)特定的人群中[55]。當(dāng)應(yīng)用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法時(shí)，就像所有的因果分析一樣，研究人員必須留意這些估計(jì)對(duì)哪些人群是有效的。

一個(gè)實(shí)際的考慮是，準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)需要一個(gè)特定的數(shù)據(jù)生成過程或觀察到應(yīng)用的特定類型的變量，例如與干預(yù)密切相關(guān)的工具變量、斷點(diǎn)回歸中閾值的存在與否；或是否存在一個(gè)適當(dāng)?shù)目刂平M隨著時(shí)間的推移，可與治療組進(jìn)行比較。因此，使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法估計(jì)因果效應(yīng)取決于數(shù)據(jù)是否符合這些框架，因?yàn)槿藗兺ǔ２荒軐F(xiàn)有數(shù)據(jù)改造成這些方法中的一種：“實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)勝過分析”[56]。

此外，在沒有適當(dāng)考慮技術(shù)的基礎(chǔ)假設(shè)的情況下，尋找適合這些設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)存在一些風(fēng)險(xiǎn)，如果不滿足這些假設(shè)，分析可能會(huì)失效。正如上一節(jié)所討論的那樣，如果仔細(xì)考慮假設(shè)，從表面上看，似乎適合應(yīng)用這些方法的數(shù)據(jù)也可能不會(huì)奏效。

7. 數(shù)據(jù)科學(xué)可以受益于準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，

準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)可以從機(jī)器學(xué)習(xí)中獲益

準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)應(yīng)該更廣泛地應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué) ，因?yàn)樗鼈兪窃谠S多情況下有意義地估計(jì)因果關(guān)系的唯一方式。例如，工具變量分析被用來評(píng)估推薦系統(tǒng)的因果效應(yīng)[57]，即利用產(chǎn)品受歡迎程度中的隨機(jī)沖擊作為工具變量[58]。在流行病學(xué)中，一種流行的技術(shù)叫做孟德爾隨機(jī)化，它使用遺傳變異作為工具變量[59, 60]。斷點(diǎn)分析在醫(yī)療實(shí)踐中比比皆是，同時(shí)也應(yīng)該擴(kuò)展至更多應(yīng)用[61]。雙重差分法可以用來評(píng)估政策和執(zhí)行在諸如廣告[62]和公共健康[63]等各個(gè)領(lǐng)域的長(zhǎng)期效果。準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)策略可以估計(jì)在這些情況下的因果效應(yīng)，為決策提供有用的反饋。

此外，研究人員可以將這些準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)中的因果估計(jì)與其他數(shù)據(jù)結(jié)合起來，以提高機(jī)器學(xué)習(xí)的性能。例如，在基于觀察研究中，已經(jīng)有使用重疊實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來控制混雜因子的工作，這可以擴(kuò)展到利用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[64]。在與環(huán)境互動(dòng)的過程中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)執(zhí)行干預(yù)、做出決策和形成政策，這些都是固有的因果任務(wù)[11, 65]。

然而，現(xiàn)代的強(qiáng)化學(xué)習(xí)往往需要很昂貴的訓(xùn)練成本，因此納入準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的因果效應(yīng)估計(jì)可能是一個(gè)有希望的提高效率的方式[66]。特別是，為了優(yōu)化策略，已將斷點(diǎn)分析應(yīng)用于多臂老虎機(jī)問題[67]。隨著對(duì)因果關(guān)系的重新關(guān)注[69, 70]，人們對(duì)可解釋的人工智能[68]產(chǎn)生了極大的興趣：當(dāng)人們改變輸入特征時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)是如何改變的？

雖然一些可解釋的人工智能方法依賴于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動(dòng)以產(chǎn)生解釋[71, 72]，但是利用數(shù)據(jù)中自然發(fā)生的隨機(jī)性來估計(jì)因果效應(yīng)以保留原始數(shù)據(jù)的特征分布是有價(jià)值的，因?yàn)楫?dāng)給出一個(gè)分布不均勻的輸入數(shù)據(jù)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以表現(xiàn)得不符合常規(guī)[73]。結(jié)合準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)和對(duì)他們的無偏因果估計(jì)，加上更靈活和更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，保證了這些方法能取長(zhǎng)補(bǔ)短。

傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)工作更多地關(guān)注參數(shù)估計(jì)（例如，估計(jì)和解釋回歸系數(shù)）而非預(yù)測(cè)，這為機(jī)器學(xué)習(xí)融入準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法帶來了機(jī)會(huì)[74]。在某些情況下，研究人員可以用更靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法中使用的參數(shù)估計(jì)。例如工具變量分析中的第一階段回歸實(shí)際上是一個(gè)預(yù)測(cè)任務(wù)。利用 LASSO 回歸、核方法和深度學(xué)習(xí)算法[75, 76, 77]，將工具變量擴(kuò)展到高維數(shù)據(jù)、非線性數(shù)據(jù)域。從時(shí)間序列數(shù)據(jù)推斷因果關(guān)系也越來越受到關(guān)注，在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，集合模型和矩陣填充（matirix completion）方法被用于因果估計(jì)[78, 79]。使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合時(shí)間序列中因果推斷，這一應(yīng)用方向前途光明。

另一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)可以改進(jìn)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的領(lǐng)域是精準(zhǔn)定位目標(biāo)人群來進(jìn)行因果估計(jì)。通過準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)所作的估計(jì)只對(duì)特定群體有效——例如工具變量分析和斷點(diǎn)回歸中受某種工具或閾值影響的個(gè)人。預(yù)測(cè)哪些個(gè)體可能對(duì)某種干預(yù)或工具變量產(chǎn)生反應(yīng)[80, 81, 82]，可以增加因果估計(jì)的可解釋性，并為研究設(shè)計(jì)提供排除標(biāo)準(zhǔn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)方法擅長(zhǎng)優(yōu)化損失函數(shù)，這可以用于精準(zhǔn)干預(yù)策略的制定。例如，為了最大限度地發(fā)揮干預(yù)效果或最大限度地減少潛在危害[83, 84]，研究人員已經(jīng)開展了優(yōu)化斷點(diǎn)分析處理閾值的工作。機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展后的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法可描述因果適用的目標(biāo)人群，為更好的政策選擇提供了信息。

實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)很感興趣[74, 85, 86]。除了本文已經(jīng)回顧過的場(chǎng)景之外，還有其他場(chǎng)景下的因果推斷方法，例如在干擾下（個(gè)人的干預(yù)分配可能影響他人的結(jié)果）[87]，或者在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)[88]中。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)方法的普及，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員應(yīng)該尋找與經(jīng)濟(jì)學(xué)界合作的機(jī)會(huì)。

就像因果關(guān)系在營(yíng)銷[89]和神經(jīng)科學(xué)[90]等領(lǐng)域被強(qiáng)調(diào)為中心問題一樣，人們需要更廣泛地認(rèn)識(shí)到，許多數(shù)據(jù)科學(xué)問題就是找到自然界中的因果關(guān)系[3]。研究人員提倡數(shù)據(jù)科學(xué)家通過一個(gè)因果透鏡來看待他們正在研究的問題: 這個(gè)問題是否能通過相關(guān)性或預(yù)測(cè)來回答，或者是否存在一個(gè)潛在的因果機(jī)制？如果目標(biāo)是了解決策、行動(dòng)或干預(yù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要仔細(xì)考慮他們的數(shù)據(jù)：這是觀察性的還是實(shí)驗(yàn)性的，是否存在對(duì)未觀察到的混雜變量，以及可以采取什么方法來控制混雜因子？準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)是一套可以成功地識(shí)別混雜因果效應(yīng)的方法，其應(yīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家工具包的一部分，就像它們已成為經(jīng)濟(jì)學(xué)家工具包的一部分一樣[49, 91]。

數(shù)據(jù)科學(xué)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的傳統(tǒng)用戶相互合作會(huì)帶來新的機(jī)會(huì)。因果關(guān)系需要在數(shù)據(jù)科學(xué)中發(fā)揮更大的作用，準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)為從觀測(cè)數(shù)據(jù)中獲得的因果關(guān)系提供了實(shí)用的測(cè)量方法。與此同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的創(chuàng)新正在經(jīng)濟(jì)學(xué)中得到應(yīng)用，而這些思想在復(fù)雜數(shù)據(jù)領(lǐng)域的持續(xù)應(yīng)用可以擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)學(xué)家和其他社會(huì)科學(xué)家可以提出問題的范圍?？梢栽O(shè)想，在未來，更多的數(shù)據(jù)科學(xué)明確地圍繞著因果關(guān)系展開，其他領(lǐng)域如經(jīng)濟(jì)學(xué)可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步來幫助回答他們自己的因果問題。

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因果科學(xué)第二季讀書會(huì)報(bào)名中

因果推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的結(jié)合已經(jīng)吸引了越來越多來自學(xué)界業(yè)界的關(guān)注，為深入探討、普及推廣因果科學(xué)議題，幫助其他領(lǐng)域如經(jīng)濟(jì)學(xué)可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步來幫助回答他們自己的因果問題，集智俱樂部攜手智源社區(qū)將舉辦第二季「」。本期讀書會(huì)著力于實(shí)操性、基礎(chǔ)性，將帶領(lǐng)大家精讀因果科學(xué)方向兩本非常受廣泛認(rèn)可的入門教材。

1. Pearl, Judea, Madelyn Glymour, and Nicholas P. Jewell. Causal inference in statistics: A primer. John Wiley & Sons, 2016.（本書中譯版《統(tǒng)計(jì)因果推理入門（翻譯版）》已由高等教育出版社出版）

2. Peters, Jonas, Dominik Janzing, and Bernhard Sch?lkopf. Elements of causal inference: foundations and learning algorithms. The MIT Press, 2017.

讀書會(huì)每周將進(jìn)行直播討論，進(jìn)行問題交流、重點(diǎn)概念分享、閱讀概覽和編程實(shí)踐內(nèi)容分析。非常適合有機(jī)器學(xué)習(xí)背景，希望深入學(xué)習(xí)因果科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和重要模型方法，尋求解決相關(guān)研究問題的朋友參加。

目前因果科學(xué)讀書會(huì)系列，已經(jīng)有接近400多位的海內(nèi)外高?？蒲性核囊痪€科研工作者以及互聯(lián)網(wǎng)一線從業(yè)人員參與，吸引了國(guó)內(nèi)和國(guó)際上大部分的因果科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)科研人員，如果你也對(duì)這個(gè)主題感興趣，想要深度地參與，就快加入我們吧！

詳情請(qǐng)點(diǎn)擊：

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第三步：添加負(fù)責(zé)人微信，拉入對(duì)應(yīng)的讀書會(huì)討論群。

我們也會(huì)對(duì)每次分享的內(nèi)容進(jìn)行錄制，剪輯后發(fā)布在集智學(xué)園的官網(wǎng)上，供讀書會(huì)成員回看。

因果科學(xué)讀書會(huì)第二季第一期將在周日（3月21日）上午10:00開展，我們將和大家一起來建立對(duì)因果科學(xué)的全局認(rèn)知，系統(tǒng)了解因果推斷，從而打好基礎(chǔ)，在接下來的讀書會(huì)內(nèi)容學(xué)習(xí)中起到事半功倍的效果。

本次分享邀請(qǐng)了英國(guó)劍橋大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)組博士生陸超超來進(jìn)行分享，他將從以下幾個(gè)方面跟大家展開深度的討論：

1. 講述因果推斷的兩大框架：潛在結(jié)果模型和結(jié)構(gòu)因果模型，討論他們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及他們之間的聯(lián)系，詳細(xì)介紹他們之間的轉(zhuǎn)化規(guī)律。

2. 與大家一起深入探討因果推斷中最基本的概念、定理以及它們產(chǎn)生的緣由，了解每個(gè)概念背后的故事，從而建立起對(duì)因果更全面的感知。

3. 分享它們?cè)诓煌瑢W(xué)科中的具體的應(yīng)用，包括社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等，借助這些應(yīng)用，進(jìn)一步啟發(fā)大家用因果科學(xué)思維來思考和解決問題。

原標(biāo)題：《Nature計(jì)算科學(xué)綜述：經(jīng)由準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，從觀察數(shù)據(jù)中推測(cè)因果關(guān)系》

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