Rstudio 结构因果模型

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Rstudio结构因果模型

因果模型是表示单个系统或群体内因果关系的数学模型。它有助于从统计数据中推断因果关系，可以教会我们关于因果关系的认识论，并展现因果关系和概率之间的关系。它还被应用于哲学家感兴趣的主题，例如反事实逻辑、决策理论和实际因果关系分析。

JudeaPearl将因果模型定义为一个有序的三元组，其中U是一组外生变量，其值由模型外部的因素决定；V是一组内生变量，其值由模型内部的因素决定；E是一组结构方程，把每个内生变量的值表示为U和V中其他变量值的函数。

亚里士多德定义了因果关系的分类法，包括质料因、形式因、动力因、目的因。休谟更偏爱反事实，他拒绝了亚里士多德的分类法。有段时间，他否认物体本身具有使得一个物体成为原因而另一个物体成为结果的“力量”。后来，他接受了“如果第一物体还没存在，第二个根本不存在”的观点（“but-for”因果关系）。

19世纪末，统计学学科开始形成。经过多年努力确定诸如生物遗传等领域的因果规则后，高尔顿引入了均值回归MeanRegression的概念（以二年生症候群为缩影），后来这将他引向了非因果的相关性概念。

作为一个实证主义者，皮尔逊将因果的概念从许多科学中去除，他认为因果关系是一种无法证明的特殊的关联，并引入相关系数作为关联强度的度量方法。他写道:“作为运动原因的力，与作为成长原因的树神完全一样”，而因果关系只是“现代科学高深奥秘中的迷信”。


皮尔逊在伦敦大学学院创立了期刊“Biometrika”和生物识别实验室，该实验室成为了统计领域的全球领军者。

1908年，Hardy和Weinberg通过重拾孟德尔遗传律，解决了导致高尔顿放弃因果关系的性状稳定问题。

1921年，Wright的路径分析成为因果模型和因果图的理论雏形。他开发了这种路径分析方法，试图同时阐明遗传、发育和环境对豚鼠皮毛模式的相对影响。他通过一个分析过程如何解释豚鼠出生体重、子宫内时间和产仔数之间的关系来支持他旁门左道的观点。杰出的统计学家对这些想法的反对使因果关系在接下来的40年中被家畜育种学家之外的科学家所忽略。取而代之的是，科学家们依赖于相关性，一定程度上是在批评Wright的领军统计学家Fisher的授意下。唯一的例外是一名叫Burks的学生，在1926年首先应用路径图来表示中介影响，并断言保持中介变量恒定会引起误差。她可能独立地发明了路径图。

1923年，Neyman提出了潜在结果(potentialoutcome)的概念，但是直到1990年他的论文才被从波兰语翻译成英语。

1958年，Cox警告说，仅当Z高概率不被自变量影响的时，控制变量Z才有效。

20世纪60年代，Duncan、Blalock、Goldberger等人重新发现了路径分析。Duncan在阅读Blalock关于路径图的著作时，想起了二十年前Ogburn的一次演讲，其中提到了Wright的论文，而后又提到了Burks。

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