因果识别

Causal Identification 是一种统计方法，旨在从观察数据中识别因果关系，通过分析变量之间的依赖性和条件独立性，确定哪些变量对结果有直接影响。该方法的目标是建立准确的因果模型，为决策提供科学依据。在医学研究、政策评估和社会科学等领域，Causal Identification 具有重要的应用价值，能够帮助研究人员和决策者理解复杂系统中的因果机制，从而制定更有效的策略和干预措施。