报 告 人：耿直教授（北京大学）

报告题目：从相关到因果的统计推断方法

报告时间：11月17日(周五)上午10:00-11:00

报告地点：知新楼B-1238

报告摘要：

因果关系与相关关系是两个不同的重要概念。事物之间可能会出现虚假相关性，有相关关系不一定有因果关系，反之，有因果关系不一定表现出相关关系。统计学关于相关系数和关联度量的定义提出了一个多世纪，并取得了众所周知的成果，但是关于如何定义和评价因果作用，以及如何从数据中发现因果关系却未能得到长足发展。本报告将介绍Yule-Simpson悖论和替代指标悖论，探讨如何评价因果作用和挖掘因果网络的统计方法：

1.  井底之蛙：讨论相关关系与因果关系的概念及形式化，如何由部分变量推断因果作用。

2.  替罪羔羊：科学研究常采用替代目标，讨论如何确定替代目标的准则及问题。

3.  盲人摸象：介绍因果网络的分解学习方法。

4.  纲举目张：介绍因果网络的主动学习方法，干预少数变量使相关网络变为因果网络。

5.  寻根问底+顺藤摸瓜：探讨如何寻求目标变量的原因与结果的局部因果关系学习方法。

欢迎各位老师同学积极参加！