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声明： 以下内容是书 Causal Inference: What If 的阅读笔记，作者主页miguelhernan.org可以下载对应的pdf 以下内容使用deepseek辅助创作 从相关（association）到因果(causation) 相关vs因果 对于经济学的人来说应该不会有什么困惑，但对于计算机领域做算法预测的人来说是比较容易引起混淆。对于管理领域不做因果推断的人（比如之前的我）时常感到费解，因为最初是直接看的机器学习、深度学习，直接去做预测，或者找与目标结果相关的影响因素（factors），其实说到这个词的时候就很犹豫，这个影响因素到底是相关还是因果？ 最初错误的理解因素这个词就是因果效应，经常把特征feature, characteristics和因素挂钩...

声明： 以下内容是书 Causal Inference: What If 的阅读笔记，作者主页miguelhernan.org可以下载对应的pdf 因果推断笔记-从个体因果效应（individual causal effects）到平均因果效应(average causal effects) 假设你需要知道是否治疗（treatment）对某个患者的效果(存活或者死亡)。比如患者正在考虑是否做心脏手术： 选择： 做手术（记作A=1） 不做手术（记作A=0） 结果： 死亡（记作Y=1） 存活（记作Y=0） 关键点：是否治疗A=1 OR A=0产生两种潜在的结果（pote...

前言 大多数情况下是用不到MongoDB的，直接存储在csv或者json即可。以下是比较适合用MongoDB存储的情况 抓数据 数据规模极大，起码百万+ 频繁查找字段 文本格式的数据 字典格式的数据 不适用于 图像、视频、音频数据存储。这种建议采用字段索引的方式，将key和数据分离存储，将数据存储到单独存储到一个文件夹，其中文件名作为MongoDB的字段访问。 Linux下MongoDB的安装与使用 安装 直接跟着以下教程一步一步安装就行，亲测有效 在Ubuntu22.04中安装MongoDB6.0（2024年1月版）_厦大数据库实验室博客 (xmu.edu.cn) 常用命令 # 查看状态 sudo systemctl status...

前言 心理学资料推荐 世界卫生组织WHO官网 精神障碍 心理疾病的类型，定义及症状，如抑郁，双向情感障碍，暴食症等 世界各国是如何应对心理健康问题的 各种有用的指南： 媒体应该如何安全的报道自杀事件，避免风险传染 个体如何应对压力、负面情绪 National Institute of Mental Health (NIMH) National Institute of Mental Health (NIMH) - Transforming the understanding and treatment of mental illnesses ​ 与WHO类似， 但这里有更多关于心理疾病的最新科研进展、患病率等统...

有公开what if 这本书的Pdf 和各种语言版本的代码，数据 https://miguelhernan.org/whatifbook

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前言 近几年期刊要求水涨船高，遥想2020年左右深度学习、机器学习刚在计算机领域大杀特杀，当时随便拿个一般的特征工程加个基本的机器学习模型就能投IPM；计量模型要求不需要十分严谨就能发DSS，IR；现在再按照之前的做法，投IR,IPM，直接就是Desk Reject，问就是方法没有创新，计量不严谨，理论薄弱。 也不全是坏处，起码现在对混合方法（Mixed Method,或者Design Science）的包容度越来越高，对信息系统IS领域来说其实是好事，因为咱这个领域不就是各种方法交叉混合嘛，从问卷、算法、到计量真就应有尽有。个人感受最大的一个好处是，信息系统能跟上AI、大数据这波潮流，肉眼可见的是大家用的数据越来越大，现在动则几十万的数据，那确实能观察到更多的现象，这样子做出来的...

前言 不同学科偏好差异巨大，本文专门针对IS领域的文章进行介绍。 一般来说，大部分论文会包含这几个部分 introduction, method,result及discussion 我们主要关注管理+计算机+心理学领域的论文，所以这里以这三个领域作简单的分析。 计算机写作篇幅精炼，注重方法的阐述（这是最核心的贡献），这其实和研究问题比较相关，因为他们大多问题都是很具体的（如情感分类，商品推荐等），所以不需要耗费大量的篇幅去阐述关于研究问题的motivation或者说背景意义。 心理学篇幅和计算机相差不大，但更注重实验结果或者发现（其实也是蛮合理的，大多时候他们会做很多实验，比如招患者来做实验，所以发现的新结论或者现象是重点），对所用方法的介绍会很简短。 管理领域，非常非常注...