统计因果推理入门

这是一本把'相关性不等于因果性'这句老生常谈变成可操作工具的入门书。作者Pearl用医学、公共政策、法律领域的真实案例，教读者如何从纷繁的数据里梳理出真正的因果链条——比如判断某种治疗方案究竟是有益还是有害。全书以因果图为主线，从d-分离、后门/前门准则到反事实推理，层层递进。读者反馈显示：前几章讲解清晰畅快，图表示意简洁易懂；但越往后，从校正公式到反事实部分，抽象度陡增，缺乏实例支撑，对数学基础薄弱者并不友好。它适合已读过《为什么》，希望系统掌握因果推断、又愿意啃公式、勤做笔记的读者；若只想要结论而惧怕推导，可能会被前门准则劝退。

Judea Pearl，是美国加利福尼亚大学洛杉矶分校计算机科学和统计学的教授，他是认知系统实验室负责人，从事人工智能、因果推理和科学哲学的研究。Pearl是《因果推理期刊》的联合创始人和编辑，著有三本关于推理领域的里程碑式著作。他的著作《因果关系：模型、推理和推断》（剑桥出版社，2000，2009）介绍了现代因果分析中使用的许多方法。该书获得了伦敦经济学院拉卡托斯奖（ Lakatos Award），并被超过13000篇科学出版物引用。 Pearl是美国国家科学院院士、美国国家工程院院士、美国人工智能协会的创始会士。由于他对概率和因果推理的基础性贡献，Pearl囊获了包括以色列理工学院的哈维奖（Harvey Prize）和ACM图灵奖在内的众多奖项。 Madelyn Glymour，是卡内基一梅隆大学的数据分析师、加利福尼亚大学洛杉矶分校认知系统实验室的科学作家和编辑。她的研究兴趣在于因果发现以及能够让广大读者理解复杂概念所蕴含的艺术。 Nicholas P.Jewell，是加利福尼亚大学伯克利分校生物统计学和统计学教授。自从1981年进入伯克利分校后，他先后担任多个学术和行政职务，特别是1994-2000年间担任了副教务长。他还曾在爱丁堡大学、牛津大学、伦敦卫生与热带医学院以及京都大学担任学术职务。2007年，他在意大贝拉吉奥洛克菲勒基金研究中心做访问学者。 Jewell是美国统计协会、数理统计研究所和美国科学促进协会（AAAS）会士。他曾经获得斯内德克奖和哈佛大学统计科学马文·泽伦领导奖。Jewell目前是《美国统计协会会刊：理论与方法》杂志编辑、美国科学促进会统计学分会的主席。他的研究重点是把统计方法应用到传染病和慢性病流行病学、药物安全性评估、比较分析和人权领域。