探求事物的原因,是人类永恒的精神活动之一。从古希腊的哲学到中国先秦的诗歌,都充满了对原因的追问和对因果关系的思考。比如,亚里士多德就在《物理学》(Physics)和《形而上学》(Metaphysics)两书中反复强调,我们只有知道了事物的原因,才能算真正理解这个事物。又如,屈原在《天问》开篇,就追问日月星辰运行的原因。

长期以来,人们一方面好奇地追问原因和结果的关系,一方面又苦于这些概念的模糊性。于是,这些话题在很长一段时间都仅仅局限在哲学和文学的范围内。精确地描述因果关系,尤其是用数学的语言来描述因果关系,则是非常近代的事情了。这一项思想飞跃,得益于现代统计学的发展。统计学家称之为“因果推断”(causal inference)。虽然因果推断在现代统计学的萌芽阶段就已经产生,但是它的发展并非一帆风顺:它长期被主流忽视、怀疑甚至攻击。直至最近四十年,尤其是最近十年,它才得到了广泛的认可和大力的研究,成为当今主流的研究方向之一。在最近的一篇文章中,Andrew Gelman 和 Aki Vehtari 评选了过去五十年中,统计学最重要的八个想法,排名第一的就是因果推断1。当今世界,很多年轻的学者加入了因果推断的研究,他们来自统计学、经济学、社会学、政治科学、教育学、流行病学、计算机科学、哲学等等领域。毫不夸张地说,统计因果推断的研究迎来了它发展的黄金时代。

本文将回顾统计因果推断的历史背景,评述中国因果推断研究的现状,并且大胆推测它未来的发展前景。

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图灵奖获得者Judea Pearl在Twitter推荐了一本新书《图模型手册》,他认为,这本书很好地刻写了图模型领域自20世纪80年代成立以来是如何发展的。由顶级统计学家编写,它可以作为传统统计学家很好的一个介绍因果模型的材料。

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