统计因果推理入门

书籍简介:

本书内容分为四章，第一章介绍了因果学习的预备知识，包括辛普森悖论、概率与统计的必要知识、因果学习所需要的数据结构-图、结构因果模型等；第二章介绍因果学习的图模型及应用，包括模型与数据的关系、图模型中的几种结构、模型测试与因果搜索等；第三章介绍因果学习中的干预，包括什么是干预、干预作用的计算公式、前门准则、后门准则、条件干预、反概率加权、中介、线性系统中的因果推理等；第四章介绍了反事实及其应用，包括反事实的定义与计算、非确定性反事实、反事实的实际应用等。

书籍规格:

书籍信息归属:

统计因果推理入门是高等教育出版社于2020.9出版的中图分类号为 C813 的主题关于 统计分析－研究 的书籍。