因果推断相关论文
介绍因果推断所涉及的基本概念及其三种分析框架：反事实框架、潜在结果模型和结构因果模型.首先，从反事实框架介绍因果效应的发端；然......
近年来，随着因果理论的逐渐完善和大数据时代的到来，因果推断已经发展为一个跨学科的重要研究课题。主要综述了因果理论的一些研究进......
目的 本文通过孟德尔随机化（Mendelian randomization,MR）方法，探究克罗恩病（Crohn disease,CD）与卵巢癌（ovarian cancer）两种疾病间发病......
孟德尔随机化研究以遗传变异作为工具变量建立模型，用于测试风险因素与各种表型间的因果关系，目前已被广泛用于流行病学中疾病复杂病......
健康作为重要的人力资本，不仅是人们拥有美好生活的基础，更是一项基本的生活需求，对个人、家庭和社会的发展都具有十分重要的意义。因......
因果关系作为指导决策的重要依据而存在极大的研究与应用价值。在一方面,一个明确的因果关系可以帮助我们理解事物实际发生的内在......
学位
[目的/意义]开放获取模式对科学交流和学术发展做出巨大贡献，由此衍生的开放获取引文优势理论（OACA）已被多项研究证明。然而，部分学术......
机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一，在计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎与推荐系统等领域有着重要应用．现有的机器学习方......
半个多世纪以来,天气预报的进步主要归于数值模式对控制方程求解精度的提高;随着数据的骤增,人工智能的方法已逐步显示其强大之处......
健康指数体系的构建与发展对于推动健康中国目标的实现具有重要的战略意义。从现实世界数据入手，通过一系列的因果推断方法，筛选和确......
[目的/意义]厘清专利权稳定性对专利质量的作用机理，为我国创新主体优化专利管理制度、提升专利质量提供决策参考。[方法/过程]采用......
模拟目标临床试验旨在通过参照目标临床试验，在因果推断方法学的合理运用下进行观察性研究的关键因素设计，RCT DUPLICATE行动计划首......
2021年微观计量经济学因再次获得诺贝尔经济学奖而备受推崇,也有国内学者指出在具体运用时,存在方法应用不严肃、不科学的现象。针......
持续改进能长期监测和提高高校的教学质量，如何基于评价结果进行科学有效的课程教学持续改进已经成为当下的热点课题。本文引入因果......
孟德尔随机化是一种以遗传变异为工具变量的因果推断法，它利用遗传变异的分配随机性和时序优先性，有效克服了传统观察性研究中的混杂......
中介效应分析与调节效应分析是国内经济学因果推断经验研究中被广泛采用的两种研究手段，但是存在不同程度的误用。前者的主要问题在......
近年来,随着互联网的普及与发展,在线广告已经成为社交媒体、搜索引擎、电商平台等互联网商业应用和服务的主要盈利方式。在线广告......
在心理学、神经科学和统计学领域,因果中介效应研究的内容通常是判断“某个处理”和“潜在结果”之间是否存在中介效应,即处理是否......
在因果推断中,与随机对照试验相比,从观察数据中估计因果效应已成为一个不断引人关注的研究方向,各种针对观测数据的因果效应估计......
在数据科学相关的研究中,发现事物之间的相互作用是一个极为重要的问题。在前期工作中,我们开展了关于基因GRIN2A和精神分裂症发病......
目的 采用两样本孟德尔随机化方法研究肾功能对骨质疏松症的因果关系。方法 对全基因关联研究（GWAS）的汇总数据进行分析。eGFR和OP的......
人们要认识事物之间的作用机制,使其能够为人类活动服务,就必须要了解不同事物之间的关系,其中因果关系是事物之间普遍存在的一个......
吉多·因本斯由于在因果关系分析的方法论贡献而分享2021年度诺贝尔经济学奖。本文主要从三个方面来介绍因本斯的学术成就:第一,因......
在观察性研究中,倾向得分被广泛地用于估计因果效应.近些年提出的协变量平衡倾向得分方法,在估计倾向得分时,通过优化协变量平衡得......
中国独特的政策试点机制近年来成为公共政策研究的热点问题.部分研究者将政策试点与发展经济学中广泛开展的随机对照实验进行类比,......
目的:采用两样本孟德尔随机化方法探索维生素D浓度与心房颤动（AF）发病风险的因果关系。方法:选择相互独立且与维生素D浓度相关的单核......
随着基因组医学的迅猛发展,海量遗传学数据的涌现使得孟德尔随机化方法（MR）应运而生。MR将基因组数据纳入传统的流行病学研究设计中,......
生物学、计量经济学、信号处理等领域数据采集技术的快速发展,对传统的多元分析提出了巨大的挑战。高维数据分析变得无处不在。降......
近年来,随着硬件计算能力的提升和有标注数据的增长,人工智能领域的相关研究迎来了新一轮的快速发展。多标记学习作为人工智能领域......
近年来双重差分法在政策评估领域得到了广泛应用。然而由于对双重差分法的识别假设等基本问题理解不够准确或存在误解，部分研究出现......
因果推断中，时序（或方向性）的概念尚未完全明确。本文从因果思维出发，以真实因和真实果的发生时间将大自然时间轴划分为3个时域和2个时......
观察性研究是流行病学病因研究常用的研究设计，但应用观察性研究进行因果推断时，常由于未经识别、校正的混杂因素的存在，歪曲暴露因素......
基于变量调查（或测量）的共时性、统计学关联及幸存者偏倚等原因，横断面研究被认为不能进行因果推断，这是当前的"共识"。本文基于因果......
目的介绍敏感性分析方法，并对不同方法进行探讨和比较。方法通过模拟试验和实例比较混杂函数敏感性分析法和边界因子敏感性分析方法......
中介分析主要用于探究自变量X与因变量Y之间的因果关系机制，将自变量X与因变量Y之间的因果路径进行分解，判断中介变量M是否在其因果......
目的采用两样本孟德尔随机化方法探索肺功能与新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病死风险之间的因果关联。方法对基于全基因关联研究(GWA......
流行病学是对一定数量的人群进行特征描述和比较，并在此基础上进行因果推断。研究人群的形成是其第一步。本研究以观察性研究为例，首......
计算社会科学自2009年正式提出,已经经过十一年的发展.本研究从数据科学的视角拓展科学环的理论框架,在此基础上对计算社会科学研......
学术界就财政支出与银行信贷如何影响经济增长这一问题一直未能达成共识.本文将2008年汶川大地震作为研究窗口,在财政支出和银行信......
气候变化已成为人类可持续发展面临的核心挑战,如何管控人类工业活动所产生的温室气体排放成为亟待解决的关键问题。碳市场作为一......
为了生态系统可持续发展,生态系统中多样性、稳定性及生产力间的关系一直是生态学和环境科学的热点研究问题。目前对三者关系的研......
因果推断是目前比较热门的研究领域,主要探究自变量的改变对于因变量的影响。随机试验是研究因果推断的常用方法。因为随机试验可......
因果推断是在统计学科基础上发展起来的,专门研究事物之间因果关系的学科。因果推断理论的发展经历了从决定论因果观、经验论因果......
