主要观点总结
文章讨论了因果推断的历史背景、中国的研究现状及其发展前景。文章指出，因果推断用于确定事件之间的因果关系，是理解变量间关系的关键工具。虽然因果推断的历史可以追溯至古代，但其在现代统计学的应用和发展经历了一系列挑战。文章回顾了统计因果推断的奠基性工作，包括内曼的潜在结果模型、鲁宾在观察性研究中的因果推断研究，以及珀尔的图模型因果解释。文章还评述了中国因果推断研究的现状，并展望了其未来发展方向，特别是与大数据、机器学习等现代技术的结合。
关键观点总结
关键观点1: 因果推断的定义和应用
因果推断用于确定事件之间的因果关系，是理解变量间关系的关键工具，它在多个领域都有重要应用。
关键观点2: 因果推断的历史背景
虽然因果推断的思想可以追溯到古代，但其在现代统计学的应用和发展经历了一系列挑战，包括内曼的潜在结果模型、鲁宾在观察性研究中的因果推断研究，以及珀尔的图模型因果解释。
关键观点3: 中国因果推断研究的现状
中国学者在因果推断领域也做出了贡献，包括探讨混杂因素、替代指标悖论和准则、统计和因果关系的传递性等。
关键观点4: 因果推断的未来展望
随着大数据和机器学习等现代技术的发展，因果推断的研究迎来了新的机遇和挑战，需要整合不同的研究范式，探索更复杂的因果系统。
文章预览
加 星标 ，才能不错过每日推送！方法见文末动图 因果推断（Causal inference）用于确定一个事件（“因”）是否以及如何引发另一个事件（“果”）。它的核心目的是理解变量之间的因果关系，而不仅仅是它们之间的相关性。因果推断在许多领域都非常重要，包括医学、计算机科学、社会科学、经济学、哲学，等等。本文将回顾统计因果推断的历史背景，评述中国因果推断研究的现状，并且大胆推测它未来的发展前景。 撰文 | 丁鹏 （加州大学伯克利分校统计系副教授） 1 引言 探求事物的原因，是人类永恒的精神活动之一。从古希腊的哲学到中国先秦的诗歌，都充满了对原因的追问和对因果关系的思考。比如，亚里士多德就在《物理学》 （Physics） 和《形而上学》 （Metaphysics） 两书中反复强调，我们只有知道了事物的原因，才能算真正理解这个
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