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在上一章的本色中，咱们先容了因果算计中的基本念念想，包括：咱们为什么柔和因果性，因果性和策动性的作用与各异等等。若是小伙伴们还莫得看过这篇著作，保举先回头阅读，这篇著作偶然让你更好的了解因果算计的理念。

因果算计初学系列著作一：因果算计基本念念想3 赞同 · 0 驳斥著作

在这篇著作的本色中，咱们会先容如何去斟酌因果联系，以及在斟酌因果联系的流程中存在的问题。全国对著作本色有什么疑问，接待驳斥区中盘考、交流。

如何斟酌因果联系

黄金步伐：A/B执行

在第一章的本色中咱们有提到，由于存在反事实的问题，咱们无法斟酌团结个体在团结技能下不同战略中的施展。那么咱们如何去斟酌某种战略的成果呢？若是咱们不关注个体粒度的因果联系，只关注平均的因果效应，那么A/B执行是咱们最佳的决策。原因很简便，A/B执行的立地分流不错保证两组用户的散布一致，这么每组的收尾不错觉得是东谈主群的潜在因果，因此咱们不错通过对比凯旋赢得因果效应。

这亦然各大互联网公司齐十分深爱A/B执行的原因，A/B执行偶然匡助咱们无偏的赢得因果效应，从而匡助业务进行更好的决策。

通过不雅测数据？

A/B执行虽好，关联词咱们不一定在职何场景下齐偶然开启A/B执行。那么咱们是否不错通过不雅测数据得到因果联系呢？谜底是不错，但很难。底下咱们将通过一个具体的例子评释问题。

辛普森悖论：调换的数据，不同的论断？

下图展示了不同性别的病东谈主在吃药以及不吃药后的康复率。从数据中咱们不错看到，不论是男性仍是女性，服药组的康复率齐要高于未服药组，关联词从合座的数据中看，服药组的康复率反而要低于未服药组。

图例一：服药东谈主群与未服药东谈主群的康复率

难谈这个药对男性和女性成心，关联词对东谈主类无益？这很显然是一个虚伪的论断。关联词正确的论断到底是什么？这个问题很长技能齐把东谈主们搞的很蒙胧。自后东谈主们把这种分组看相对概率与合并起来看相对概率出现论断相悖的例子，叫作念”辛普森悖论“。但这其实是一个十分简便的数学振奋，即：通过A/B > a/b 以及 C/D > c/d 无法推出(A+C)/(B+D)>(a+c)/(b+d) ，但这个很简便的数学公式却时常让好多东谈主绕不外弯。而这其实亦然一个很简便的混杂振奋(性别是服用药物和疾病康复的混杂因子)。

因果联系的两大天敌

混杂偏差

混杂偏差是因果算计中最常见的问题之一，这种问题主要出现时有些变量进攻易或者不行被不雅察到的场景。为了更便捷贯通，咱们举一个简便的例子：吸烟的东谈主容易得肺癌，吸烟的东谈主也容易黄手指。”黄手指“和”肺癌“本莫得什么关联，关联词因为”吸烟“这个共因，让两者之间产生了策动。关联词咱们不行说黄手指会导致肺癌，因为这两者之间并莫得因果联系。”吸烟“这个共因也被称为混杂因子。而由于混杂因子带来的”伪策动“也称为混杂偏差，在第一章本色中提到的巧克力和诺贝尔奖的例子，亦然由于混杂因子导致。

图例二：黄手指-吸烟-肺癌的联系

更复杂也更为无数的情形，使混杂因子形成的伪策动与简直的因果联系夹杂在一齐。以新冠与圆寂率之间的联系为例：新冠会普及圆寂率。关联词在这么的因果联系中，十分有可能存在混杂因子，举例年岁：年青东谈主免疫力好，比拟于老年东谈主，感染新冠的几率更低，同期年青东谈主的圆寂率自身就比老年东谈主低。因此“年岁”成为了“感染新冠”与“圆寂率”之间的混杂因子。若是咱们想要得到准确的新冠病毒与圆寂率之间的因果联系，就必须酌量排斥混杂因子的影响，举例：在进行统计时，咱们贬抑用户的年岁。

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