结构性机甲旋风土豆 (第4/5页)

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观测性研究：对于已有的观测数据，通过建模进行因果关系的研究。这种方式对数学的要求较高且存在准确率的问题，但可操作性强。

显然，实验性研究是理论上最完美的方式，但实际中我们不可能穷举类似“喝酒状态”这种影响因和果的因素，随机对照试验的成本是极大的，仅存在理论的可能。业界的研究重点是，如何优化观测性研究的方法，使其准确度逐步逼近实验性研究。

当前，观测性研究存在两大流派，分别是pearl创立的结构因果图模型（Scm）和Rubin创建的潜在结果模型（Rcm）。[6][7]

2.2 变量定义与说明

为了便于后续介绍，这里先对因果推断的常用变量做一个说明。黑色粗体为重要定义，treatment Effect是衡量干预效果的指标，也是我们期望优化的目标以及模型的输出[5][7][8][9]

2.3 因果分析流程