JKRD

上一篇的综述论文读的比较懵。为此，从这一篇开始记录Judea Pearl的Causal Inference in Statistics: A Primer的阅读笔记，将经典的因果推断理论基础打好。

本篇主要记录 A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods 的调研记录。这是一篇机器学习研究者视角下的因果推断研究综述。

观测性研究中对平均因果作用（$ACE$）的估计方法：倾向得分（propensity score）、线性回归、Heckman Selection Model。本篇主要介绍倾向得分方法。

因果推断的常用方法: Rubin Causal Model (RCM)。推断因果关系：试问某种处理/因素/变量，对于个体的状态有没有影响（因果作用）？