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因果节点
因果图中表示的变量，可通过有向弧影响其他变量或被其他变量影响。每个节点对应所研究系统中的一个实体或概念。
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因果弧
DAG中连接两个节点的有向箭头，表示对应变量之间的直接因果关系。弧的方向指示因果影响的方向。
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因果结构
因果图中节点和弧的全局配置，捕获系统的全部因果关系。该结构决定了数据中可观测的条件独立约束。
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d-分离准则
一种图检验方法，用于判断DAG中两组变量在给定第三组条件下是否独立。d-分离对于从观测数据中识别可识别的因果效应至关重要。
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结构方程
一组数学方程，描述每个变量如何由其直接原因和独立误差项生成。结构方程为因果机制提供了定量模型。
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SCM（结构因果模型）
一种形式化框架，结合因果图、结构方程和外生变量上的分布，以完整建模因果系统。SCM允许模拟干预和反事实。
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碰撞点（Collider）
DAG中的一种结构，两个箭头汇聚于同一节点，表示该节点受到两个不同变量的因果影响。碰撞点在受控时会产生条件依赖。
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因果链
变量序列，其中每个变量直接影响下一个变量，在DAG中形成连续的因果路径。因果链对于理解中介机制至关重要。
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分叉 (Fork)
一种因果结构，其中一个共同变量影响另外两个变量，从而在它们之间产生统计关联。分叉是因果分析中经典的混淆来源。
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因果祖先
在有向无环图中沿着有向弧可以到达另一变量的变量，代表直接或间接原因。因果祖先对于识别潜在的混淆路径至关重要。
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因果后代
在有向无环图中从另一变量出发沿着有向弧可以到达的变量，代表直接或间接效应。因果后代应避免作为调整变量，以免引入偏倚。
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道德图
将有向无环图转换为无向图的过程，其中同一节点的未连接父节点被连接起来，所有箭头替换为无向边。道德图用于贝叶斯网络中的推断。
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珀尔因果理论
由朱迪亚·珀尔开发的基于有向无环图和do-演算的形式化因果理论，旨在统一因果推断。该方法将知识从关联层次提升到干预层次，再到反事实层次。
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