因果推论新思维反事实分析架构
因果推断方法分类汇总：怎样从复杂系统中找到因果关系
因果推断方法分类汇总：怎样从复杂系统中找到因果关系导语自从休谟喊出“因果是人类的错觉”，科学家就再也停不下对因果关系的探寻。
本文尝试整理近年来关于因果推断的代表性研究，梳理出几个典型的探索方向。
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在现代科学到来之前，人们从经验出发，通过归纳获得知识。
归纳方法受限于观测，无法产生突破性成果。
而现代科学则是先从事实归纳出假设、模型，再根据数据去验证模型是否正确。
而所谓的模型，则是对因果关系的一组假设。
现代科学的方法论，追根究底就归结于到因果关系的判定。
2002 年，加州大学伯克利分校教授亨利·布雷迪撰文整理了因果推断的各种经典理论，并根据不同假设，将其整理为：新休谟理论、反事实理论、操控实验理论、机制理论这4类，自然科学和社会科学中许多针对因果关系的检测方法，都可以归于其中。
论文题目：Models of Causal Inference:Going Beyond the Neyman-Rubin-Holland Theory论文地址：/~wmebane/midx2003.pdf而从计算视角，近年来还兴起了利用“柯尔莫哥洛夫复杂度”和“压缩感知”等新方法。
本文从这几个角度出发，简要梳理今年来关于因果关系检测，特别是复杂系统中因果检测的代表性研究。
1. 休谟之问：如何证明是因果关系而非相关关系哲学家大卫·休谟最早深刻思考“因果关系”：人们所谓的因果，实质上是对“相关关系”的归纳推理，而相关性无法保证因果性。
休谟有言——“因果关系”是我们的错觉。
之后，以恩斯特·马赫、伯特兰·罗素等人为代表的物理学家和数学家，改造了休谟的理论，提出了新休谟式（New Humean）的框架——X如果是Y的原因，那么X的出现，应该是Y出现的充分条件。
这一类的典型研究是2012 年Science 刊载的一篇针对复杂生态系统中因果关系检测的论文。
反事实、控制变量和文本——对定性研究的反思
收稿日期：2012－10－15作者简介：刘林平，男，南京大学社会学院教授，博士研究生导师。
①本文不准备给出定性研究的严格定义，而是基本赞成下面的说法：“定性研究是一种将观察者置于现实世界之中的情景性活动。
它由一系列解释性的、使世界可感知的身体实践活动所构成。
这些实践活动转换着世界。
它们将世界转换成一系列的陈述，包括实地笔记、访问、谈话、照片、记录和自我备忘录。
……定性研究包括使用和收集各种经验材料的研究：个案研究，个人经历，内省，生活史，访问，人文产物研究，文化文本和产品研究，观察的、历史的、互动的以及视觉的文本研究。
”“定性一词意味着一种对实体的性质和过程的强调，同时，其含义不能通过实验来考察，也不能以量、数字、强度或频率来测量。
”［1］（P4、7）本文对一般性的定性研究有所反思，但主要还是针对中国学者所做的定性研究。
本文也是从科学而不是从人文的意义上来理解定性研究，所以按照科学的标准来要求定性研究。
②卡尔·波普尔说：“从逻辑的观点来看，显然不能证明从单称陈述（不管它们有多少）中推论出全称陈述是正确的，因为用这种方法得出的结论总是可以成为错误的。
不管我们已经观察到多少只白天鹅，也不能证明这样的结论：所有天鹅都是白的。
”［3］（P3）反事实、控制变量和文本———对定性研究①的反思刘林平［南京大学，南京210093］关键词：反事实问题；控制变量；文本；定性研究摘要：本文认为，由于反事实问题的存在，单一个案不能确定因果关系。
比较研究的困难在于控制变量，定性研究缺乏控制变量的技术手段。
定性研究的结果是用日常语言表述的，日常语言（尤其是汉语）是诗性的，进行科学表述时不可避免地存在模糊性。
因此，从科学的视角来看，定性研究存在着根本缺陷，这是社会科学进行实证的定性研究时所必须面对的困境。
中图分类号：C91-03文献标识码：A文章编号：1671－7511（2014）01－0045－09《史记·太史公自序》言：七年而太史公遭李陵之祸，幽於缧绁。
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基本原理
随机试验是科学研究的“金标准”
环境不同 。。。
如果实验组的人 和控制组的人比 起来症状减轻
个体1 个体2 个体3 个体4
男1 男2 女1 女2
0000100110101111 0001001001110111 0010010011011011 0100011100011101
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以学术为志业矢志不渝
预备知识
为了更好的完成教学设计，达到预设的教学效果，修读者应该具 备以下预备知识：
1，可以在软件中操作多元线性回归模型和logistic回归模型，并 理解相关统计结果。
2，理解统计推断的基本逻辑，明白何为零假设、替代假设、p值、 置信区间等概念。
3，期望学生能够对Stata软件有一定的了解和使用经验。
以学术为志业矢志不渝
课程安排
课程简介 理论基础 随机试验 匹配方法
加权方法
细分与处理 效应异质性
工具变量
断点回归
追踪数据 因果中介 敏感性分析 总结与展望
以学术为志业矢志不渝
课程安排
参考书目： 1. Morgan, Stephen L. and Christopher Winship. 2014. Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research. NY: Cambridge University Press. 2. Imbens, Guido and Donald Rubin. 2015. Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. NY: Cambridge University Press. 3. Angrist, Joshua D. and Jörn-Steffen Pischke. 2009. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. 4. Pearl Judea and Madelyn Glymour. 2016. Causal Inference in Statistics: A Primer. NY: Wiley. 5. Gerber, Alan and Donald Green. 2012. Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. W. W. Norton & Company. 6. Dunning. Thad. 2012. Natural Experiments in the Social Sciences: A Design-Based Approach. Cambridge University Press.
倾向值匹配与因果推论
倾向值匹配与因果推论：方法论述评*胡安宁提要：社会科学对于因果关系的关注使得倾向值匹配（propensity score matching）的方法受到越来越多的重视。
本文从以下几个方面对这一方法进行述评。
首先，本文系统梳理了倾向值匹配方法的历史、发展及其对于社会学调查研究的意义。
其次，通过一个具体实例，本文展示了倾向值匹配的具体实施过程。
第三，从密尔对因果关系的论述以及统计学的反事实框架（counterfactual framework）出发，本文阐释了倾向值匹配如何通过“控制”混淆变量从而满足非混淆假设（unconfoundedness）来帮助研究者提出因果性结论。
第四，本文将倾向值匹配与回归中断设计和工具变量进行了比较。
最后，在简要分析倾向值匹配的局限性之后，本文讨论了倾向值匹配的最新发展趋势。
关键词：因果推论倾向值匹配控制思想反事实框架在过去十几年中，社会科学领域中一个重要的方法论突破在于开始关注如何通过严格的统计技术进行因果推论（Sobel，1995，1996，2000；Morgan＆Winship，2007；Winship＆Morgan，1999；Winship＆So-bel，2004）。
在各种统计学方法中，倾向值匹配（propensity score matc-hing）受到越来越多的重视，并在教育学、传染病学以及社会学等领域得到了广泛的应用（Harding，2003；Morgan，2001；Morgan＆Harding，2006；Normand et al．，2001；Smith，1997）。
相对于经济学的工具变量方法，倾向值匹配在社会科学研究中还是一个新兴的统计技术。
然而，随着越来越多的经验研究开始关注并且应用倾向值匹配，其独特的优势也逐渐展现出来，因此有着极为广阔的应用前景。
本文将从六个方面系统介绍这一方法。
在第一部分，笔者将讨论倾向值匹配的历史、发展以及它对社会学调查研究的意义。
九大思维模型详解
九大思维模型详解思维模型是指人们在思考问题时所采用的一种思维方式或模式，可以帮助人们更有效地解决问题、理清思路。
在日常生活和工作中，不同的思维模型适用于不同的情况和问题，掌握多种思维模型可以帮助我们更好地应对复杂多变的挑战。
本文将详细介绍九大常用的思维模型，分别是逻辑思维模型、创造性思维模型、系统思维模型、批判性思维模型、视觉化思维模型、概念化思维模型、情感化思维模型、实践化思维模型以及综合思维模型。
逻辑思维模型是我们在日常生活和工作中最常用的思维方式，它强调观点之间的逻辑关系，注重证据和推理的合理性。
在逻辑思维模型中，我们需要清晰地列出前提、推理过程和结论，避免逻辑错误和谬误。
通过逻辑思维模型，我们可以更好地分析问题、评估信息、做出正确的决策。
创造性思维模型则是帮助我们发散思维、开拓思路、寻找新的解决方案的思维方式。
在创造性思维模型中，我们可以运用各种技巧和方法，如头脑风暴、类比、侧写等，激发灵感，培养创造力，解决问题。
创造性思维模型需要我们有勇气打破常规，敢于冒险尝试，不断创新。
系统思维模型则是一种综合性的思维方式，它强调整体观念和相互作用。
在系统思维模型中，我们需要考虑问题的全貌、结构和关系，避免片面性和片段思维。
通过系统思维模型，我们可以更好地理解复杂系统的运作规律、找到系统间存在的联系，解决问题，提高效率。
批判性思维模型是帮助我们分析、评价和辨别信息真假、优劣的一种思维方式。
在批判性思维模型中，我们需要审查信息的来源、真实性和可信度，分辨偏见和假设，虑解决问题，做出明智的选择。
视觉化思维模型是通过图像、图表、画图等可视化手段来帮助我们理解问题、展示思路、传达信息的思维方式。
视觉化思维模型可以帮助我们更直观地表达和交流思想，提高信息传达的效果和吸引力。
概念化思维模型则是通过概念、概念模型、分类等方式来帮助我们归纳、总结、理清思路的一种思维方式。
概念化思维模型可以帮助我们更好地理解问题的本质、把握问题的关键，从而更好地解决问题。
解决问题的逻辑思维框架
解决问题的逻辑思维框架1. 引言在日常生活和工作中，我们经常会遇到各种问题和困难，解决问题的能力是一项非常重要的技能。
而逻辑思维框架是一种系统性的思考工具，可以帮助我们理清问题的本质，找到解决问题的最佳路径。
本文将介绍解决问题的逻辑思维框架，并提供一些实用的方法和技巧，帮助读者培养解决问题的能力。
2. 问题定义在解决问题之前，首先需要明确问题的定义。
一个清晰的问题定义可以帮助我们更好地理解问题的本质和范围，从而更有效地解决问题。
问题定义应包括以下几个方面：•问题的描述：清晰地描述问题的具体内容和背景信息。
•问题的目标：明确问题的解决目标，即我们希望通过解决问题达到什么样的结果。
•问题的限制：列出问题解决过程中的限制条件，例如时间、资源、技术等方面的限制。
3. 问题分析在问题定义的基础上，我们需要对问题进行全面的分析。
问题分析可以帮助我们深入理解问题的各个方面，找到问题的关键因素和影响因素，从而为解决问题提供有效的思路和方法。
问题分析包括以下几个步骤：3.1 收集信息收集与问题相关的信息是问题分析的第一步。
我们可以通过查阅资料、进行调研、采访专家等方式获取必要的信息。
收集信息的目的是为了帮助我们更好地了解问题的背景和现状，从而能够有针对性地进行问题分析。
3.2 划分问题将问题划分为更小的子问题可以帮助我们更好地理清问题的结构和关系。
通过划分问题，我们可以将复杂的问题拆解为更容易处理的子问题，从而更好地进行问题分析和解决。
3.3 分析问题因果关系问题因果关系的分析是问题分析的核心内容之一。
通过分析问题的因果关系，我们可以找到问题的根本原因和核心矛盾，从而能够有针对性地制定解决方案。
3.4 评估问题影响评估问题的影响可以帮助我们确定问题的重要性和紧迫性。
通过评估问题的影响，我们可以根据问题的重要性和紧迫性来确定解决问题的优先级和时间安排。
4. 解决方案在问题分析的基础上，我们可以开始制定解决方案。
解决方案应根据问题的特点和需求来制定，同时考虑到问题的限制条件和可行性。
“认识框架思维”
“认识框架思维”真正的高手做事，离不开另外一种思维模式【框架思维】。
今天读《框架思维》维克托·迈尔—舍恩伯格一书，带大家一起研究“想清楚·说明白·做正确”背后的思维逻辑。
过往你接触的认知体系、结构、系统、元素等概念，这些底层的东西，在科学界有不同说法。
而一个最流行的说法就是：框架。
没有框架，再多的努力也只是低水平的重复。
框架越完整，思考就越全面，越有解决问题的章法。
•【框架思维的发展历史】人工智能之父马文·明斯基（Marvin Lee Minsky）是框架理论的创立者。
1975 年，明斯基在论文“A Framework for Representing Knowledge”中提出框架理论。
他认为，当一个人遇到一个新情况，或者对当前问题的看法发生了实质性的变化，他就会从记忆中选择一个叫“框架”的结构，并且可以根据需要，改变“框架”细节来适应现实。
一开始，框架的定义是基于人工智能角度来定义的一种框架数据结构。
一个框架的顶层（top levels）是固定的，表示固定的概念、对象或者事件。
底层(low levels)有许多终端+槽（slots），由特定的实例或数据填补，每个终端都可以指定其赋值必须满足的条件。
举个例子：一个表述“椅子”的框架，可能会有表述座位、靠背和椅子腿的一些终端。
要表述一把特定的椅子，只需要在相应框架的终端里填入一些结构，这些结构就会更细致地表述这个特定的椅子的靠背、座位和椅子腿等特定的特征。
这样，框架就可以表述各种信息，比如常见的5 个W，也就是何因（Why）、何事（What）、何地（Where）、何时（When）、何人（Who）。
多个框架关联在一起就组合成框架系统。
后来，诺贝尔经济学奖得主、认知心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）同样重视框架。
《思考，快与慢》一书中同样提出要善于利用框架思维。
与明斯基将框架作为人类与机器人的底层运算机制不同，卡尼曼更关心的是人们的决策与判断如何受到框架的影响。
基于因果推理的知识图谱构建与应用
基于因果推理的知识图谱构建与应用知识图谱是一种将事物之间的关系进行整合和表示的信息图谱。
它可以通过将各种数据源中的信息进行结构化和链接，构建出一张包含实体、属性和关系的图谱，以帮助人们更好地理解和利用知识。
在知识图谱的构建和应用中，因果推理被广泛应用，它通过推断事物之间的因果关系，帮助我们更深入地认识事物的本质和影响因素。
知识图谱的构建是基于信息提取、数据融合和关系抽取等技术，而因果推理则是其中重要的环节之一。
基于因果推理的知识图谱构建不仅可以帮助我们发现实体之间的直接关联，还可以揭示它们之间的因果关系。
这种因果关系不仅包括事件的因果关系，还包括概念之间的因果关系。
通过对因果推理的利用，我们可以更全面地了解事物的本质和演变规律。
在构建知识图谱时，我们需要从各种数据源中提取实体、属性和关系信息。
这些信息可以来自于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。
在提取这些信息的同时，我们还需要考虑如何推断它们之间的因果关系。
例如，通过观察电商平台上的用户行为数据，我们可以推断出某个产品的受欢迎程度与它的价格、品牌和用户评价等因素是否有关。
这样的因果推理可以帮助我们优化产品推荐策略，提高用户购买的满意度。
除了在构建阶段进行因果推理外，知识图谱的应用中也可以利用因果推理来进行问题的求解和推荐的生成。
例如，我们可以利用知识图谱中的因果关系，来回答用户提出的复杂问题。
通过分析用户的查询意图所涉及的实体和属性，以及它们之间的因果关系，我们可以精确地给出问题的答案。
另外，基于因果推理的知识图谱还可以用于生成个性化的推荐结果。
通过分析用户的个人兴趣和行为特征，并结合知识图谱中的因果关系，我们可以为用户生成更符合其需求和喜好的推荐结果。
基于因果推理的知识图谱在许多领域都有广泛的应用前景。
在医药领域，利用因果推理的知识图谱可以帮助研究人员发现药物和疾病之间的因果关系，从而提高药物研发的效率。
在金融领域，基于因果推理的知识图谱可以帮助分析师预测股市走势和投资风险，从而指导投资决策。
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猜心园非凡公子说：嘿嘿，我杀过白衣一次鸟，虽然不是我带刀……琉璃仙境素还真对心筑情巢莫召奴说：今天MS是拆CP专场御笔丹青悅蘭芳对心筑情巢莫召奴说：我要拆CP【游戏】御笔丹青悅蘭芳怀疑百世经纶一页书是杀手杀体赦对百世经纶一页书说：我不踩伶仃＝3＝【游戏】战神吞怀疑心筑情巢莫召奴是杀手梅园主人东陵少主是杀手梅园主人东陵少主说：票死吧梅园主人东陵少主说：输了杀体赦对梅园主人东陵少主说：等等……琉璃仙境素还真说：不换- - 杀体赦对梅园主人东陵少主说：灭灭踩伶仃了？【游戏】柳飘絮尹秋君怀疑梅园主人东陵少主是杀手【杀人游戏聊天室】平民怎样逃脱杀手的追杀，协助警察找出真正的杀人凶手，杀手又将如何躲避警察的追捕。
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