Causal Inference in Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Causality is central to the understanding and use of data. Without an understanding of cause effect relationships, we cannot use data to answer questions as basic as, “Does this treatment harm or help patients?” But though hundreds of introductory texts are available on statistical methods of data analysis, until now, no beginner-level book has been written about the exploding arsenal of methods that can tease causal information from data.
Causal Inference in Statistics fills that gap. Using simple examples and plain language, the book lays out how to define causal parameters; the assumptions necessary to estimate causal parameters in a variety of situations; how to express those assumptions mathematically; whether those assumptions have testable implications; how to predict the effects of interventions; and how to reason counterfactually. These are the foundational tools that any student of statistics needs to acquire in order to use statistical methods to answer causal questions of interest.
This book is accessible to anyone with an interest in interpreting data, from undergraduates, professors, researchers, or to the interested layperson. Examples are drawn from a wide variety of fields, including medicine, public policy, and law; a brief introduction to probability and statistics is provided for the uninitiated; and each chapter comes with study questions to reinforce the readers understanding.
作者简介
目录信息
1 Preliminaries: Statistical and Causal Models 1
1.1 Why Study Causation 1
1.2 Simpson’s Paradox 2
1.3 Probability and Statistics 9
1.3.1 Variables 10
1.3.2 Events 11
1.3.3 Conditional probability 11
1.3.4 Independence 13
1.3.5 Probability distributions 14
1.3.6 The law of total probability 15
1.3.7 Using Bayes’ rule 18
1.3.8 Expected values 22
1.3.9 Variance and covariance 24
1.3.10 Regression 27
1.3.11 Multiple regression 31
1.4 Graphs 33
1.5 Structural Causal Models 36
1.5.1 Modeling causal assumptions 36
1.5.2 Product decomposition 40
2 Graphical Models and Their Applications 47
2.1 Connecting Models to Data 47
2.2 Chains and Forks 48
2.3 Colliders 55
2.4 ��-Separation 62
2.5 Model Testing and Causal Search 66
3 The Effects of Interventions 71
3.1 Interventions 71
3.2 The Adjustment Formula 74
3.2.1 To adjust or not to adjust? 79
3.2.2 Multiple interventions and the truncated product rule 81
3.3 The Back-Door Criterion 82
3.4 The Front-Door Criterion 89
3.5 Conditional Interventions and Covariate-Specific Effects 95
3.6 Inverse Probability Weighing 98
3.7 Mediation 103
3.8 Causal Inference in Linear Systems 107
3.8.1 Structural vs. regression coefficients 110
3.8.2 The causal interpretation of structural coefficients 111
3.8.3 Identifying structural coefficients and causal effect 113
3.8.4 Mediation in linear systems 119
4 Counterfactuals and their Applications 123
4.1 Counterfactuals 123
4.2 Defining and Computing Counterfactuals 126
4.2.1 The structural interpretation of counterfactuals 126
4.2.2 The fundamental law of counterfactuals 130
4.2.3 From population data to individual behavior – an illustration 131
4.2.4 The three steps in computing counterfactuals 133
4.3 Non-Deterministic Counterfactuals 136
4.3.1 Probabilities of counterfactuals 136
4.3.2 The Graphical representation of counterfactuals 141
4.3.3 Counterfactuals in experimental settings 144
4.3.4 Counterfactuals in linear models 147
4.4 Practical uses of counterfactuals 149
4.4.1 Recruitment to a program 149
4.4.2 Additive interventions 152
4.4.3 Personal decision making 155
4.4.4 Sex discrimination in hiring 158
4.4.5 Mediation and path-disabling interventions 159
4.5 Mathematical Tool Kits for Attribution and Mediation 161
4.5.1 A tool kit for attribution and probabilities of causation 162
4.5.2 A tool kit for mediation 167
References 176
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读后感
评分
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用户评价
这本书的封面设计就深深吸引了我。简洁而富有力量的排版，深邃的蓝色作为主色调，搭配上抽象但暗示着因果链条的线条，让我立刻感受到它所蕴含的严谨与深刻。在我翻开第一页之前，光是封面就足以勾起我对统计学领域更深层次的探索欲望。我一直对“因果”这个概念着迷，它似乎是理解世界运行机制的钥匙，而将它与统计学这样一个逻辑严密、数据驱动的学科结合，更是让我期待它能揭示出怎样的洞见。我常常在阅读新闻、理解社会现象时，试图去辨别其中的因果关系，但往往陷入模糊和主观的泥沼。我希望这本书能够为我提供一套清晰、系统的方法论，帮助我拨开迷雾，准确地识别和量化因果效应。从书名来看，它似乎能够解决我在实践中遇到的诸多难题，比如如何设计一个能够真正验证假设的实验，如何在观察性数据中规避混杂因素的影响，以及如何用科学的语言去解释和传达复杂的因果关系。我预感这本书会成为我在统计学学习道路上不可或缺的指南，它会帮助我从被动接受统计结果，转变为主动探究数据背后的驱动力。这是一种智力上的挑战，也是一种对知识的渴求，而这本书，无疑就是我此次旅程的起点。
评分这本书的装帧设计给我一种非常学术且专业的印象。厚重但又不失精致的纸张，印刷清晰的字体，以及一丝不苟的排版，都透露出作者在内容打磨上的用心。在阅读这本书之前，我曾接触过一些关于统计学的入门读物，它们侧重于统计方法的介绍和计算，但往往回避了“为什么”和“如何”才能真正建立因果联系的问题。我深信，理解因果关系是统计学领域最核心也是最具挑战性的部分。这本书的名字恰好点明了这一点，它承诺将因果推断这一复杂的概念，用统计学的语言清晰地呈现出来。我非常期待书中能够深入探讨诸如随机对照试验（RCT）的原理及其在现实中的局限性，如何在观察性数据中通过各种统计工具（例如倾向性得分匹配、工具变量法等）来模拟随机实验的效果，以及如何评估和理解干预措施的真实效果。我希望这本书能够为我提供一套完整的因果推断方法论，并辅以丰富的案例，让我能够将这些方法灵活地应用于各种实际问题中，从而提升我分析数据、做出决策的能力。
评分长久以来，我一直对统计学在科学研究和社会决策中的作用抱有浓厚的兴趣，但同时也认识到，如果不能准确地理解和量化因果关系，许多统计分析的结果都可能存在误导性。我常常在阅读一些社会调查、医学研究或者经济学报告时，发现作者们虽然运用了复杂的统计模型，但其对因果的解释却常常模糊不清，或者容易被其他因素干扰。这本书的出现，正是我一直以来在寻找的解答。我期待它能够为我提供一套系统、严谨的因果推断方法论，帮助我理解如何在统计学的框架内，从观察性数据中识别和估计因果效应。我希望书中能够深入讲解诸如反事实框架（Counterfactual Framework）的原理，以及如何运用各种统计技术，如匹配、分层、回归调整、工具变量等，来尽可能地模拟随机实验的效果，从而控制混杂因素的影响。我更希望能够学习到如何批判性地评估现有研究的因果有效性，以及如何设计更具因果推断能力的研究。对我而言，这本书不仅仅是知识的传递，更是思维方式的启迪，它将帮助我更深刻地理解数据背后的逻辑，并做出更科学的判断。
评分从一个长期关注统计学在实际应用中遇到的瓶颈的读者角度来看，《Causal Inference in Statistics》这本书的出现，无疑是令人兴奋的。我发现，在很多领域，无论是社会科学、医学研究，还是经济学分析，我们常常面临着这样的挑战：如何从非实验数据中有效地识别和量化因果效应？许多现有的统计方法虽然强大，但在处理混杂因素、选择偏倚等问题时，往往显得力不从心，导致我们得出的结论容易受到质疑。我寄希望于这本书能够为我提供一套严谨且可操作的因果推断框架。我期待书中能够详细介绍各种非实验性因果推断方法，例如匹配方法、工具变量方法、断点回归设计（Regression Discontinuity Design）等，并深入分析它们的理论基础、适用条件以及潜在的局限性。我更希望能看到书中提供丰富的实证案例，通过具体的例子来展示这些方法如何被成功应用，以及如何解读分析结果，从而帮助我将理论知识转化为实际解决问题的能力。对我而言，这本书不仅是学习统计学新进展的途径，更是提升我研究和分析能力的关键。
评分我一直对统计学在解释复杂现实世界中的作用充满好奇，但我也发现，许多传统的统计方法在处理“因果”问题时，往往显得力不从心。我们很容易发现事物之间的相关性，但要准确地证明“A导致B”，而非仅仅是“A与B共同出现”，却是一项艰巨的任务。这本书的书名《Causal Inference in Statistics》恰好点明了我一直在寻找的方向。我期待这本书能够提供一套严谨的理论基础，让我能够理解因果关系在统计学中的科学定义，以及如何通过科学的方法来识别和量化它。我非常希望能学习到诸如因果图（Causal Graphs）、潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）等核心概念，并理解它们在实际应用中的价值。更重要的是，我期待书中能够详细介绍各种统计技术，例如倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）、工具变量法（Instrumental Variables）、断点回归设计（Regression Discontinuity Design）等，以及它们如何在不同类型的数据和研究场景中被有效地应用，以克服混杂因素和选择偏倚带来的挑战。这本书对我来说，不仅仅是一本统计学教材，更是一把开启因果世界大门的钥匙，它将帮助我更深刻地理解数据背后的逻辑，并提升我的分析和决策能力。
评分在我个人的学习和研究过程中，我越来越清晰地意识到，统计学最核心的价值在于它能够帮助我们理解世界运行的规律，而理解“因果”则是这一过程的关键。很多时候，我们能够描述现象，发现变量之间的关联，但却难以回答“为什么会这样”或者“如果改变某个因素，结果会如何”这类根本性问题。这本书的题目——《Causal Inference in Statistics》——完美地捕捉了这一核心需求。我迫切地希望这本书能够为我提供一套清晰、系统的理论框架，让我能够理解因果关系在统计学中的形式化定义，以及如何通过各种统计工具来识别、估计和检验因果效应。我期待书中能够深入探讨诸如潜在结果模型（Potential Outcomes Model）和结构因果模型（Structural Causal Models）等主流的因果推断方法，并详细介绍如何在实际操作中应用这些方法，例如通过倾向得分（Propensity Scores）来进行匹配或分层，或者利用工具变量（Instrumental Variables）来处理内生性问题。我更希望能够学习到如何有效地处理因果推断中的各种挑战，例如测量误差、数据缺失、选择偏倚等，并理解不同方法在这些场景下的适用性。这本书对我来说，是通往更深层次统计理解的阶梯，它将帮助我从一个统计技术的学习者，转变为一个因果关系的洞察者。
评分在我接触过的大量统计学文献中，有很大一部分是在描述各种模型如何计算相关性，或者如何预测未来的趋势，但鲜有书籍能够清晰地阐述“因果”的内涵，以及如何通过统计学手段去“证明”因果。这正是我一直以来在学习和研究中感到困惑的地方。这本书的题目——《Causal Inference in Statistics》——精准地击中了我的痛点。我极度渴望能够理解，在统计学的大框架下，我们究竟如何才能超越“相关性是因果性的必要条件但非充分条件”这一古老而令人沮丧的论断。我期待书中能够深入探讨诸如反事实（counterfactuals）的概念，它们在理解因果关系中扮演着怎样的角色，以及如何通过各种统计建模技术来估计反事实结果。此外，我也对书中可能介绍的因果图（causal diagrams）、DAGs（Directed Acyclic Graphs）等可视化工具感到好奇，它们是否能够帮助我更直观地理解复杂的因果结构，并在分析过程中避免潜在的偏误？总而言之，这本书对我而言，是通往更深层次统计理解的一扇窗户，我希望它能带我走进一个更加清晰、更加有解释力的统计世界。
评分我之所以被这本书深深吸引，是因为它直接触及了统计学研究中最具挑战性也最令人着迷的部分——因果推断。在信息爆炸的时代，我们被海量的数据包围，但如何从数据中提取出真正有价值的因果信息，而不是仅仅停留在相关性的描述上，却是一个巨大的难题。我经常在阅读研究报告或新闻时，对其中看似严谨的统计分析感到困惑，不确定其结论是否真的揭示了事物背后的因果机制。这本书的出现，就像是为我指明了一条清晰的路径。我期待书中能够系统地介绍因果推断的理论框架，例如贾德（Judea Pearl）等大师提出的方法论，以及如何运用图模型（Graphical Models）来可视化和分析因果结构。我尤其希望能够学习到如何在存在潜在混淆变量的情况下，有效地识别和估计因果效应，例如通过倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、工具变量（Instrumental Variables）等方法。此外，我也期待书中能够包含一些关于实验设计（Experimental Design）的讨论，如何在有限的条件下设计出能够支持因果推断的研究。这本书无疑将成为我深入理解统计学、提升研究能力的重要工具，它将帮助我超越表面的相关性，去探寻数据背后真实的驱动力量。
评分我一直以来都对统计学在解释现实世界中的作用抱有极大的兴趣，而“因果推断”这个概念更是将我原本零散的认知碎片连接起来。在我看来，许多看似独立的统计学方法，如回归分析、假设检验等，在没有因果框架的指导下，容易流于表面，无法触及问题的本质。这本书的出现，就像是在我长久以来的疑惑中投下了一束明亮的光。我期待它能够提供一套严谨的理论基础，让我理解因果关系如何被形式化、如何被数学语言所描述。更重要的是，我希望它能教会我如何在实际应用中运用这些理论，无论是进行科学研究，还是分析商业数据，亦或是理解社会政策的有效性，都需要一套能够准确判断“A导致B”而非仅仅是“A与B相关”的方法。我对书中可能涉及的诸如潜在结果框架（potential outcomes framework）、结构方程模型（structural equation modeling）等概念充满了好奇，并渴望理解它们如何相互关联，又如何共同构建起一个强大的因果推断体系。这本书的价值，我相信不仅仅在于传授知识，更在于塑造一种思考方式，一种能够超越相关性，直抵事物本质的逻辑思维。
评分我一直坚信，统计学不仅仅是数据分析的工具，更是理解世界本质的语言。然而，在我之前的学习经历中，我发现统计学在“因果”这一核心问题上，似乎总是缺乏一个明确、系统的方法论来指导。我们常常能够描述现象，预测趋势，但要清晰地说明“为什么会这样”，并且证明某个因素的改变确实会导致另一个因素发生变化，却变得异常困难。这本书的书名《Causal Inference in Statistics》恰好触及了我内心深处的渴望。我期待这本书能够填补这一知识空白，为我提供一套扎实的理论基础，让我能够理解如何从统计学的角度去构建、识别和量化因果关系。我希望书中能够深入讲解诸如潜在结果模型（Potential Outcomes Model）与结构因果模型（Structural Causal Model）之间的联系与区别，以及它们在实际应用中的优势和劣势。同时，我也非常期待书中能够涵盖如何处理审查偏误（censoring bias）、测量误差（measurement error）等在因果推断中常见的挑战，并提供相应的统计解决方案。这本书对我而言，不仅仅是知识的获取，更是一种思维方式的重塑，我希望它能让我成为一个更具洞察力的数据分析者。
评分内容太少太浅显了，对不起博大的书名。
评分Pearl的东西原创性上很惊艳有影响力，稍微不实用，在学术圈问题不大。这大佬写作絮叨繁琐，这次合写者中有科普作家，好很多，只是这本太Introductory了。
评分上次回来在飞机上读的
评分读来挺有意思，有些东西（比如Simpson悖论）用数字说明了不代表真的明白其中的意思了。
评分简单，introductory，不愧是有科普作家加成的教科书
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