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人工智能完整词典
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有向无环图
一种因果关系的数学表示，其中节点代表变量，有向边表示一个变量对另一个变量的直接影响。有向无环图（DAGs）可以用于可视化和分析人工智能决策中潜在的因果结构。
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鲁宾因果模型
一个基于潜在结果的因果推断形式化框架，其中每个单元在不同处理下都有假设性的结果。该模型允许将因果效应精确地定义为潜在结果之间的差异。
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混杂偏差
因果估计中的系统性误差，由同时影响处理和结果的变量引起，从而产生虚假关联。识别和控制混杂变量对于有效的因果推断至关重要。
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匹配方法
在观察性研究中，根据可观测特征将处理组和未处理组的单元进行配对的技术，以创建可比较的组。这些方法通过消除组间系统性差异来估计因果效应。
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双重差分法
一种因果识别策略，通过比较处理组和对照组随时间推移的结果变化。该方法控制了共同趋势和不随时间变化的特征。
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断点回归
一种准实验设计，利用处理阈值来识别临界点附近的局部因果效应。该方法比较阈值两侧的单元，以隔离处理的因果影响。
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珀尔准则
一套形式化规则，用于确定是否可以从因果图和观测数据中识别出因果效应。这种do-演算为在图形模型中操作因果表达式提供了一个数学框架。
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因果结构模型
结合结构方程和图的数学表示，用于建模数据的生成机制。这些模型可以模拟干预并计算反事实因果效应。
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治疗异质性效应
治疗的因果效应在不同亚组或个体之间存在差异。异质性分析有助于识别治疗对哪些人最有效或最不有效。
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最近邻反事实
一种基于在特征空间中寻找具有不同预测的相似示例来生成反事实解释的方法。这种方法提供了基于真实或近似案例的直观解释。
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因果路径分析
一种将变量的总效应分解为通过指定中介变量的直接效应和间接效应的技术。这种分析有助于理解在人工智能系统中变量影响结果的机制。
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