基于树类算法的观测型数据子群因果效应推断：方法应用与展望.docx

基于树类算法的观测型数据子群因果效应推断：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与实际应用中，理解变量之间的因果关系至关重要。因果推断作为一门致力于探究因果关系的学科，旨在回答“如果……会怎么样？”这样的关键问题，通过深入剖析变量之间的内在联系，实现对变量改变所产生影响的准确预测，进而为决策制定与策略规划提供坚实依据。在医学领域，准确判断药物与疾病治疗效果之间的因果关系，能助力医生为患者制定更有效的治疗方案；在经济学中，清晰把握政策措施与经济发展之间的因果效应，有助于政策制定者制定出更符合实际需求的经济政策。

传统的统计分析方法多聚焦于关联性分析，即仅仅关注变量