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浏览“因果图与推理”中的 11 篇免费思维模型文章。
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后门准则是一条规则，帮助你在用观测数据估计因果关系时，判断该控制哪些变量，从而区分真正的因果效应和误导性的相关关系。
在某些存在未观测混杂因素的因果图中，前门准则可以利用因果路径上可观测的中介变量来识别因果效应。
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将一个人群或情境中的研究发现应用于另一个明确定义的目标人群的能力。
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一种从因果图中读出条件独立关系的图形判据，帮助你看出哪些变量会相互影响，以及信息如何在网络中流动。
有向无环图的核心术语包括节点、边、路径、祖先、后代和拓扑序，它们是为因果、依赖和先后顺序建模的基础。
一条基本规则：知道事件的直接原因后，更远层的原因对预测就不再重要了。
理解原因如何通过多条路径影响结果：既可以直接起作用，也可以通过中间机制发挥作用。
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确定需要控制哪些变量，以便在复杂系统中识别因果关系的过程。
一种工具，帮你区分观察到某种关系（相关性）和预测主动做出改变会产生什么影响（因果关系）。
一种通过调整混杂因素，从观察性数据中识别因果效应的数学公式，帮助你估计不同治疗情境下会发生什么。
根据某个原因和某个结果的共同影响来筛选数据子集并进行分析，可能会制造出虚假关联。