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青源Talk第8期|苗旺：因果推断，观察性研究和2021年诺贝尔经济学奖
biobank 英国的基金数据因果推断和不同的研究互相论证，而非一个研究得到的接了就行。数据融合，data fusion,同一个因果问题不同数据不同结论，以及历史上的数据，来共同得到更稳健、更高效的推断。敏感性分析(评价假定的方法)。多方验证。统计中的meta analysis荟萃分析。讨论这个做Kafka学习(五) 消息分区
消息分区策略 这里不是说Kafka的主题为什么要分区，而是说在分区的结构下，如何让具有某种特点的消息发送到特定分区。 这里有一个很明显的问题，就是主题分区，那么生产者发送的消息到底被发送到了哪个分区呢？一般我们都知道有轮询机制或者是随机机制，这两种机制都比较好理解。而且Kafka也Commonsense Causal Reasoning between Short Texts
Commonsense Causal Reasoning between Short Texts Abstract 1 Introduction 为了进一步说明常识性因果推理问题，我们提出了一个来自COPA(Choice of Plausible Alternatives)评估(Roemmele, Bejan, and Gordon 2011)的问题，COPA由1000个需要常识性因果推理才能正确回答的多项选择题【人工智能导论：模型与算法】因果关系：关联、干预、反事实
促使人工智能的研究路径从专家系统研究向深度学习研究转变
虽然贝叶斯网络在因果关系分析中能够发挥重要作用，但它无法准确解释因果关系，为了提升对因果关系描述的精准度，珀尔提出了因果关系的数理框架——结构因果模型。利用结构因果模型可以检验复杂因果关系，结构因果模型的主要组成部分包括概率图模型、结构化方程模型和扰动模型等。论文阅读：ExCAR: Event Graph Knowledge Enhanced Explainable Causal Reasoning
ExCAR: 事件图知识增强的可解释因果推理 Abstract Prior work infers the causation between events mainly based on the knowledge induced from the annotated causal event pairs. However, additional evidence information intermediate to the cause and effect remains u肯尼芬框架 - Cynefin Framework
看一些系统科学或者复杂性科学的书，往往找不到那个源头在哪，看到这个框架/模型后，似乎终于有了一个视角可以切入。 （图片来源于混沌领导力课程海报） 肯尼芬框架（Cynefin框架）最早是由威尔士学者 Dave Snowden 在1999年供职IBM时提出，用于知识管理和组织战略领域。 肯尼芬框架用于描述问题The Design of Everyday Things 读书笔记
近日抽闲读了老师推荐已久的这部设计史上的著作——唐纳德诺曼的The Design of Everyday Things，中文译名是《设计心理学》，全套共四部，我读了第一部，总的感觉就一个词——恍然大悟！被作者的细心以及擅于思考所折服，他能够抓住生活中很多人习以为常的不方便和小错误，从而解释糟5why分析法
所谓5why分析法，又称“5问法”，也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问，以追究其根本原因。虽为5个为什么，但使用时不限定只做“5次为什么的探讨”，主要是必须找到根本原因为止，有时可能只要3次，有时也许要10次，如古话所言：打破砂锅问到底。5why法的关键所在：鼓励解决问题的人要努力避前沿: nature刊掀起DAG热, 不掌握就遭淘汰无疑！因果关系研究的图形工具!
凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件：econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 关于因果推断，各位可以参看以下文章：①关于各种因果识别方法的120份经典实证文献汇总”，②哈佛大学新修订完成OCYEI
试代替传统方法 A / B测试是当今技术，市场营销和研究中最有用的统计技术之一。它的价值在于A / B测试可让您确定因果关系，而大多数分析仅揭示相关性（即古老的格言“相关性而非因果关系”）。尽管A / B测试功能强大且流行程度很高，但绝大多数A/B测试都遵循一种基于频率主义统计学派的t读书笔记：《原因与结果的经济学》
原因与结果的经济学 前言 不要混淆因果关系和相关关系。混淆因果关系和相关关系，会导致错误判断。 我们采取任何行动都需要花费可观的金钱和时间。偏信那些看似存在因果关系的无稽之谈，把它们作为行动依据，不仅得不到预期的成效，还白白浪费了金钱和时间。如果依据因果关系有效地老鼠可以放法官吗？
罗翔讲刑法的课很生动有趣，对于刑法中的因果关系（危害行为与危害结果之间的合乎规律的联系）他会提到一些有些费心思的案例或题目。 比如在10mg毒药可以致人死亡的背景下，A投了5mg的毒药（非致死量）给C，之后B又投了5mg给C，最终导致了C的死亡，尽管A单独投下的毒药分量都不足以致人死亡，但结果我对大数据的认识
当前的公司是专业从事气象软件开发，从气象大数据对大数据有一些自己的认识。2008年 《自然》杂志提出“大数据”概念 ，而2013为公认的大数据元年。 大数据不仅包含数据，还包括处理数据的工具和技术。一般会经过采集->存储->处理->分析四个阶段，其实处理和分析是挖