由智源社区举办的「智源LIVE 第 7 期 | 何洋波：因果学习和推断的一种局部方法」将于12月17日（周五）14:00-15:00举办，北京大学何洋波老师进行主旨报告。


报告简介：因果结构学习和因果效应推断是因果研究的两类核心问题。在因果研究领域，有两套有明显差异的分析框架。一个为Neyman-Rubin的虚拟事实（或潜在结果）框架，另一个是Judea Pearl等发展的因果图框架。潜在结果框架善于在潜在和现实变量分布的精细设定下进行因果统计推断。而因果图模型框架下，变量的因果结构和分布之间建立了深刻的联系，基于数据学习因果结构和进行因果效应推断的方法和工具也得到了发展。报告将首先介绍因果发现和推断的基本概念和方法，简单比较两种框架。然后介绍基于图模型框架下的因果关系发现和因果效应估计的局部方法。该局部方法首先利用观察数据学习处理变量的局部结构，然后基于局部图准则，选择恰当的条件集对目标变量和处理变量进行少量独立性检验或回归分析，进而判断处理变量和目标变量之间的因果关系、估计处理变量对目标变量的总因果效应和直接因果效应。


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