现代社会被称为数据时代，就好比我们的购物会因为一些大数据推送我们喜欢购买的东西，我们喜欢看的电视剧，看的短视频，也会根据我们的喜爱定向跟我们推送相关视频。在这样一个时代，数据很多，我们的智能手机也在无时无刻帮忙收集各种各样的数据，数据一多了之后方便各种数据分析，因这些分析，我们会得出一些结论，比如手机开机时间越长，收入越高；比如绝大部分的交通事故都发生在离家五公里的范围内；我们企业也经常会要根据数

系统的因果性定义：如果一个系统在任何时刻的输出只与系统当前时刻的输

而死亡概念，也可以分为不可逆性（死者不会复生）、停止性（所有生理和心理功能停止）、因果性（因为某些客观因素而导致死亡）和不可避免性（死亡是所有人都会遇到的）这样四个次级概念。因此，在孩子的

宏观是人类思想建模后从各种角度去看微观的总体表现，有怎么样的宏观模型就会看到什么样的微观表现，是一个主观的思维，微观相对宏观而言是具体的客观的而宏观是抽象的主观的不是具体的，和微观没有因果关系，但是目前还是以因果关系的思想在微观中寻找和宏观的因果性

本文是我的《“时间”是认识万物的尺度》一文的续篇（五），是在时间流逝中的随想系列，通过对在时间中发生和存在的事物，包括在日常生活中发生的事，从事物的整体、事物的现象和蕴含、事物的因果性、事物的变化发展可能性等方面

因果非必然谬误的类型1.把相关当因果就是过于简单给出因果，只是将事物间的相关性简单判定为因果性。比如那些成绩厉害的学

文|千千明人生一场虚无，一半自由，一半世俗这一期辩题是我能看到死亡日期要不要告诉他人，当然辩题不重要，由此引发的讨论和思考才重要啦～这期很精彩，讨论的有对待生与死的态度，对人生随机性因果性还是宿命论的怀疑等等人生观问题

有相关性证据表明，亲密关系的缺失会损害人的生理（免疫系统、强烈紧张应激反应）和心理健康（幸福感、心理问题），虽然相关不代表因果性，但良好的亲

回归分析的任务就是通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的回归分析:研究X和Y相关性的分析（相关性≠因果性）常见的回归分析有：线性回归、0-1回归、定序回归

1.因果推断科普介绍本文大概从两个方面展开介绍：因果性和相关性的定义以及区别。结合日常和业务上的例子有更直观的感受因果推断的常用方法介绍，以及在不同场景下如何应用为什么需要研究因

大数据时代的下的理念（维克托·迈尔·舍恩伯格）：一是更相关性而不是因果性；二是更关注数据的纷繁复杂，而不是数据的精准；三是全部数据，而不是抽样数据。

X和Y之间有相关性，但是不一定有因果性。X和Y之间有因果性，也不一定有相关性辛普森悖论：同一组数据，整体的趋势和分组后的趋势完全不同实例：看总体的话，A方案疗效好。

因果性和相关性首先我们需要区分因果

1.因果推断的简单介绍本文大概从以下两个方面展开学习：因果性和相关性的定义以及区别。结合日常和业务上的例子有更直观的感受因果推断的常用方法介绍，以及在不同场景下如何应用为什么需要研究因果性？

回归分析概念回归分析：研究X和Y的相关性分析相关性不是因果性统计数据可以说明：游泳死亡人数越高，雪糕卖的越多。

文章目录课程简介前言因果性和相关性Simpson'sparadox（辛普森悖论）上Simpson'sparadox（辛普森悖论）下概率统计基本工具（上）概率统计基本工具（下

什么是回归分析人们关心的因变量受自变量的关联性(非因果性)的影响，并且存在众多随机因素，难以用机理分析方法找出它们之间的关系；需要建立这些变量的数学模型，使得能够根据自变量的数值预测因变量的大小，或者解释因变量的变化

多元线性回归分析回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想解决回归分析的任务：通过研究自变量X和因变量Y的相关关系（注意相关性≠因果性），尝试解释Y的形成机制

学习自：b站清风数学建模一、回归分析的介绍和分类1回归分析研究X与Y之间相关性的分析1.1相关性相关性≠因果性1.2Y因变量/核心变量连续数值型变量0-1型变量定序变量计数变量生存变量1.3X研究X与Y

三个关键词:相关性X：自变量Y：因变量（X:解释变量Y：被解释变量）相关性≠因果性连续值型变量0-1型变量定序遍历计数变量生存变量在实际应用中，Y常常是

©作者|YongqiangChen引言机器学习困境：相关性≠因果性随着深度学习模型的应用和推广，人们逐渐发现模型常常会利用数据中存在的虚假关联（SpuriousCorrelation）来获得较高的训练表现

离散系统的因果性判断对于因果系统（可实现），其单位脉冲响应h(n)一定满足:当n<0时，h(n)=0理由如下：

2.因果性：（由z变换分析因果性）LSI系统为

数字信号处理的特点数字信号处理的应用两类DSP数字信号处理的实现数字信号处理主要涉及的理论，技术信号与系统课程和数字信号处理对比时域离散信号序列的表示方法常用的典型序列序列运算时域离散系统线性时不变系统卷积和的求解序列卷积的运算规律系统的因果性和稳定性时域离散系统的数学模型模拟信号

=因果性因果推断学习3---随机试验（最核心）总结：前言：今天看到师妹课上学到了因果推断这个知识点，关于这个点，我仅有的认知仍然是感性的，模糊的，单纯的几个概念：相关性≠因果性如果因为幸存者偏差，会导致错误归因

zhuanlan.zhihu.com/p/142216065本文主要通过对阿里云平台2012.7-2015母婴商品做一份商业分析报告数据挖掘和数据分析核心就是用科学的手段验证两个东西，就是a和b之前是否存在相关性以及因果性

回归模型除了对参数进行估计和检验，以弄清楚变量的相关性和因果性之外，另一个目的便是进行预测。那么，由OLS方法的出来的预测结果是否可靠呢？预测结果的可靠性又会受什么因素的影响呢？

[题型：单选题][答案：B]1-选项：（A）描述性调查（B）探索性调查（C）预测性调查（D）因果性调查2-题目：将市场调查分为批发市场调查和零售市场调查，其分类的依据是（）。

来源：《中国人工智能学会通讯》2020年第10卷第5期机器学习及其应用专题0引言因果关系一直是人类认识世界的基本方式和现代科学的基石。爱因斯坦就曾指出，西方科学的发展是以希腊哲学家发明形式逻辑体系，以及通过系统的实验发现有可能找出因果关系这两个伟大的成就为基础。从与相关关系对比的角度来看，因果关系严格区分了“原因”变量和“结果”变量，在揭示事物发生机制和指导干预行为等方面有相关关系不能替代的重要作

深度强化学习CS285lec5-lec9学习感悟一、策略梯度(PolicyGradient)1.1REINFORCE1.2改进方法1.2.1因果性（Causality）1.2.2基准（Baselines

目录1数字信号处理2离散时间信号2.1序列2.2离散时间信号3离散时间系统3.1离散时间系统时域分析3.1.1线性非移变系统3.1.2线性卷积3.1.3LTI系统稳定性与因果性3.1.4常系数线性差分方程

定量调查主要应用于描述性、因果性和预测性

[题型：单选题][答案：B]1-选项：（A）描述性调查（B）探索性调查（C）预测性调查（D）因果性调查2-题目：将市场调查分为批发市场调查和零售市场调查，其分类的依据是（）。[题型：单选题][答案：

=因果性Y是需要研究的核心变量（因变量）X是解释变量（自变量）b.回归分析的作用分析哪些X变量是同Y真的相关，哪些不是（变量选

CausalInference:WhatIf|第一章因果效应的定义文章目录CausalInference:WhatIf|第一章因果效应的定义1.1个体因果效应1.2因果效应的均值1.3因果效应的度量1.4随机变异性1.5因果性与相关性第一章主要是希望能够用数学符号和表达式表示因果关系的各种直觉

来源：中国人民大学哲学与认知科学明德讲坛第25期《因果性与因果模型》文字稿主持人：袁园嘉宾：张双南、李伟、朱锐主办：中国人民大学哲学与认知科学跨学科交叉平台、服务器艺术协办：神经现实封面：DanMatutina

目录因果关系的三个层级因果推断的三个假设因果性的常见谬误因果推断偏差原因因果推断的两种流派因果推断前提假设因果推断的方法与实操流程因果关系的三个层级因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。

因果1.什么是因果；为什么研究因果1.1什么是1.2为什么研究1.3机器学习中用到的因果推论1.4因果性和相关性的区别TwomainquestionsTwomainframeworks2.因果研究发展2.1

降噪模型等基础知识：1.1常见的模型结构：DNNCNNRNN1.2模型训练方法步骤：1.3设计AI降噪模型：步骤二.基于频域掩码的AI降噪模型基于频域掩码的AI降噪算法步骤：三.AI降噪模型的工程部署因果性

风控业务背景在风控模型监控中，特征稳定性指标（CharacteristicStabilityIndex，CSI）是一个非常重要的指标，能帮助我们理解入模特征变量对模型分数波动的影响，以及背后的客群分布偏移原因。这对风控模型不稳定时追溯定位原因具有重要意义。本文将介绍评分卡变量区间赋分原理、CSI的计算方法、CSI与群体稳定性指标（PopulationStabilityIndex，PSI）的对比、业

注意：相关性≠因果性回归分析的使命识别重

相关性不等于因果性也不是简单的个性化相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面相关性在不同的学科里面的定义也有很大

本文是我的《“时间”是认识万物的尺度》一文的续篇（二），是在时间流逝中的随想系列，通过对在时间中发生和存在的事物，包括在日常生活中发生的事，从事物的整体、事物的现象和蕴含、事物的因果性、事物的变化发展可能性等方面

其特点是强因果性。是指事物之间只存在单向的、直线的因果关系，而看不到事物之间更多方向、更复杂、更曲折的因果关系，容易陷入局部，只看到事情的表象，看到最直接、最简单的因果关系，而不能透过想象看到

认知误区1，把相关性当因果性解决方案，不断思考，脱离表象，不断追求事物的本质。2，幸存者偏差解决方案:特例不能作为决策依据，高手都看预期收益举例:读书无用论？别人家的孩子？

本文是我的《“时间”是认识万物的尺度》一文的续篇（八），是在时间流逝中的随想系列，通过对在时间中发生和存在的事物，包括在日常生活中发生的事，从事物的整体、事物的现象和蕴含、事物的因果性、事物的变化发展可能性等方面

形而上学概念：物理之后可以做解释世界的本质西方哲学的开始--亚里士多德贴近常识，解释常识因果性；A导致B；A与B相关联近代哲学---笛卡尔（休谟）抽象，反直觉（Recall）广延理论，世界上不真的存在桌子

1.因果性：在周期存续期间发生的这些事件，不应该只被看作一个事件接着一个事件地发生，而应该被看作一个事件引发下一个事件，因果关系远远重于先后顺序。2.阶段性重复：周期性现象的运动过程。

本文是我的《“时间”是认识万物的尺度》一文的续篇，是在时间流逝中的随想系列，通过对在时间中发生和存在的事物，包括在日常生活中发生的事，从事物的整体、事物的现象和蕴含、事物的因果性、事物的变化发展可能性等方面

3.循环因果性：系统中发生的事件都被看成循环互动的过程。4.系统开放性：与环境互动是自我维持的基础，开放的观念强调环境与系统内部功能的重要关系，能够根据环境的不同刺激而进行内部调节的机器