Nov, 2022
软件工程中的统计因果推断应用
Applications of statistical causal inference in software engineering
Julien Siebert
TL;DR本文回顾了软件工程中应用统计因果推断方法的现有工作。回顾了 2010 年至 2022 年间发表的 32 篇论文。结果表明，统计因果推断方法的应用相对较新，相应的研究社区仍相对分散。
Abstract
This paper reviews existing work in software engineering that applies
statistical causal inference methods. These methods aim at estimating causal
effects from →
发现论文，激发创造
因果推断综述
本文综述了在潜在结果框架下，针对观察数据的因果推断方法。这些方法分为两类，包括传统的统计学方法和最新的机器学习方法，还介绍了这些方法在广告、推荐、医学等领域的应用以及常用的基准数据集和开源代码。
Feb, 2020
银行金融和保险的因果推断综述
对于 37 篇关于因果推断在银行、金融和保险领域应用的论文进行综述，根据论文分类与次级领域如公司金融、治理金融、金融风险和金融政策、金融经济学和行为金融一起，覆盖了贝叶斯因果网络、格兰杰因果关系等统计方法及相关术语。研究指出因果推断在银行和保险行业的应用仍处于早期阶段，有很大的研究潜力。
Jul, 2023
应用 ML 和 AI 推动的因果推断
机器学习与因果推断的新兴融合方法介绍，涵盖经典结构方程模型、其现代人工智能等价物有向无环图和结构性因果模型的思想，并使用现代预测工具来进行这些模型的推断。
Mar, 2024
从依赖到因果
机器学习在预测方面已经取得了很大进展，但缺乏通用人工智能，研究表明因果推断是实现机器推理和机器智能的一种重要方法，本文通过统计数据学习框架、分布分类任务和卷积神经网络特征等方面的研究，提出了一种可扩展、具有强大理论保证且在多个实际基准测试中取得最新成果的新因果推断算法。
Jul, 2016
文本与因果推断：使用文本消除因果估计中的混淆因素的综述
本文回顾了计算社会科学中利用文本分析解决因果推论中混淆变量引起偏差的方法，并提出数据处理及评估决策的指南。尽管在利用文本分析进行混淆因素调整方面已取得了进展，但仍存在很多未解决的问题。
May, 2020