一种基于相邻边切割与独立残差的因果发现算法

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中图分类号：0212.1；TP18 文献标识码：A

1引言

因果发现旨在从观测或实验数据中推断变量间的因果关系，它是对传统相关性分析的超越，可为决策提供可靠的依据。随着大数据与人工智能的迅速发展，因果发现的研究成果在医疗、经济、气候等领域的应用日益广泛。

对于因果关系与相关性的区别，辛普森悖论[等案例表明，相关性可能误导结论（如药物疗效的误判）；而因果发现可明确区分“ X 导致Y”和‘ X 与Y共变”。（剩余13104字）

试读结束

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