因果推断入门长文:跑模型前必须先懂的假设清单
Nasereliver · x · 2026-09-30
作者 raheem nasirudeen 发表了一篇因果推断教程博客,核心观点是「数据本身没有智能,建模之前必须先思考」。
文章要点:
- 从 RCT(随机对照试验)出发,说明因果推断的目标是让观测数据逼近 RCT 的识别条件
- 区分了横截面数据、面板数据和时变混杂数据等常见观测数据类型
- 系统梳理 Rubin 与 Pearl 两大框架下的关键假设:无混杂(unconfoundedness)、后门准则、好坏控制变量、正则性(positivity)、模块化假设、SUTVA(含溢出效应)、一致性、平行趋势、无预期效应等
- 适用于用观测数据估计处理效应的实践者,跑模型前先检查假设是否成立
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