第1章 相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系1
1.1　相關(guān)關(guān)系1
1.2　因果關(guān)系3
1.3　相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系之間的迷霧6
1.3.1 混雜6
1.3.2 樣本的選擇性偏差7
1.4　因果推斷方法9
1.4.1 符號(hào)和表示工具9
1.4.2 本書(shū)涉及的因果推斷方法10
參考文獻(xiàn)12
第2章 隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)14
2.1　隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理14
2.1.1 基本概念14
2.1.2 隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的核心思想15
2.1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)的反證思維：假設(shè)檢驗(yàn)16
2.2　總體方差未知的情況17
2.3　兩類(lèi)統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤19
2.4　隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)流程21
2.4.1 最小樣本容量22
2.4.2 試驗(yàn)結(jié)果分析24
2.5　本章小結(jié)25
參考文獻(xiàn)26
第3章 基于設(shè)計(jì)思想的因果推斷方法28
3.1　雙重差分法28
3.1.1 DID模型的原理29
3.1.2 DID模型的有效性檢驗(yàn)30
3.1.3 DID法的注意事項(xiàng)32
3.1.4 DID法案例分析33
3.2　合成控制法39
3.2.1 構(gòu)建潛在的合成控制組40
3.2.2 求解合成控制組的權(quán)重41
3.2.3 合成控制組的應(yīng)用42
3.2.4 合成控制法的評(píng)價(jià)43
3.2.5 合成控制法案例分析44
3.3　斷點(diǎn)回歸法48
3.3.1 設(shè)計(jì)原理49
3.3.2 確定分組變量和斷點(diǎn)49
3.3.3 精確斷點(diǎn)與模糊斷點(diǎn)51
3.3.4 斷點(diǎn)回歸法的有效性檢驗(yàn)52
3.3.5 斷點(diǎn)回歸法的結(jié)果分析52
3.3.6 斷點(diǎn)回歸法的評(píng)價(jià)53
3.3.7 斷點(diǎn)回歸法案例分析54
3.4　工具變量法61
3.4.1 工具變量的定義61
3.4.2 工具變量的前提假設(shè)62
3.4.3 工具變量的有效性63
3.4.4 工具變量的實(shí)踐方式64
3.4.5 工具變量法案例分析66
3.5　主分層法72
3.5.1 隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)中的不依從問(wèn)題72
3.5.2 主分層法的原理73
3.5.3 主分層法的前提假設(shè)75
3.6　本章小結(jié)76
參考文獻(xiàn)77
第4章 基于潛在結(jié)果框架的因果推斷方法80
4.1　POF80
4.1.1 POF的基本構(gòu)成元素80
4.1.2 POF的因果指標(biāo)81
4.1.3 POF的運(yùn)行規(guī)則82
4.2　均衡的樣本子空間88
4.2.1 分層方法88
4.2.2 匹配方法90
4.2.3 基于決策樹(shù)的子空間劃分94
4.3　重加權(quán)的樣本空間96
4.3.1 逆傾向得分權(quán)重96
4.3.2 雙魯棒估計(jì)方法97
4.3.3 基于提升方法的泛化傾向得分權(quán)重98
4.3.4 協(xié)變量均衡傾向得分權(quán)重100
4.3.5 泛化的協(xié)變量均衡傾向得分權(quán)重101
4.4　去混雜的表征空間104
4.4.1 均衡表征學(xué)習(xí)104
4.4.2 局部相似表征學(xué)習(xí)107
4.5　基于潛在結(jié)果框架的因果推斷方法的綜合試驗(yàn)112
4.5.1 數(shù)據(jù)生成112
4.5.2 對(duì)照試驗(yàn)：估計(jì)ATE的常規(guī)方法114
4.5.3 試驗(yàn)一：分層方法115
4.5.4 試驗(yàn)二：匹配方法117
4.5.5 試驗(yàn)三：基于決策樹(shù)的子空間劃分119
4.5.6 試驗(yàn)四：逆傾向得分權(quán)重120
4.5.7 試驗(yàn)五：雙魯棒估計(jì)方法121
4.5.8 試驗(yàn)六：基于提升方法的泛化傾向得分權(quán)重122
4.5.9 試驗(yàn)七：協(xié)變量均衡傾向得分權(quán)重123
4.5.10 試驗(yàn)八：泛化的協(xié)變量均衡傾向得分權(quán)重124
4.5.11 試驗(yàn)九：均衡表征學(xué)習(xí)和局部相似表征學(xué)習(xí)124
4.5.12 總結(jié)127
4.6　本章小結(jié)127
參考文獻(xiàn)128
第5章 基于結(jié)構(gòu)因果模型的因果推斷方法132
5.1　因果層級(jí)132
5.2　結(jié)構(gòu)因果模型134
5.2.1 因果圖134
5.2.2 因果圖的基本節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)135
5.2.3 因果圖上的概率分布137
5.2.4 因果圖上結(jié)構(gòu)方程139
5.2.5 結(jié)構(gòu)因果模型小結(jié)141
5.3　干預(yù)推斷142
5.3.1 后門(mén)調(diào)整142
5.3.2 前門(mén)調(diào)整143
5.3.3 do演算144
5.4　干預(yù)的可識(shí)別性和識(shí)別算法147
5.4.1 基本概念和定義147
5.4.2 Px(v)的可識(shí)別性150
5.4.3 Px(s)的可識(shí)別性163
5.4.4 Pt(s)的可識(shí)別性179
5.4.5 半馬爾可夫模型向馬爾可夫模型的進(jìn)化183
5.5　反事實(shí)預(yù)測(cè)184
5.6　本章小結(jié)186
參考文獻(xiàn)186