the book of why 百度云(the book of why 百度网盘)

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本文节选自《the book of why 百度云》

那么我们应该如中的一个接合被阻断我们有许多方式来了何阻断信息的流通?答案很简单:如采这条路径，导么J就无法通过这条路径“找到”A。因此，为它是一个对撞变量何一项就足够了。这的一切，造成了如此不去控制任何变量的在没有任何外部帮助最后，为了去除有灯A和J之间的交流:控制B，控制C，不控制D〈因)?控制E，等等，并且我们只需要做到其中的任驶是为什么音规统计过程一一控制我们可以测量严重的误导。事实上，对这条前提下，该路径本身就是被阳条路径来说，在我们断的!D和6G的对撞的情况下阻断了这条路径。而控制D和6将打开此路径，使J能够听从于A。X和Y中的混杂，我们只需要阻断它们之间的每个非因果路径，而不去阻断或干扰所有的因果路径就可以了。更确切地说，我们将后门路径(back-doorpath)定义为所有X和Y之间以指向X的稍头为开始的路径;如所我们阳灯了所有的后门路径〈因为这些路径多许X和Y之间的伪相关信息在管道中流通)，则我们就完成了对X和Y的去混杂。如果我1我们还需要确保Z的

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人各完全地关闭这条X与Y之间的因果路径。这了加是关于混杂和去混杂的一切!有了这些规则，去混杂融会变你可以把它当成一个游戏。我鼓励你用下面几个得非常简单和有趣，例子练习一下，目的明了。如果你仍然发的许多算法都可以在们的目标都是指定一言之，它们首先不应该是X的后代，其次必须全径。游戏现筷虹国难，那刀个用担心，]试图通过控制某一组变量Z来实现这一点，那么何成员都不是X的后代，人否则我们就可能部分或是掌握它的穿门，体会一下这种方法是多么简单因为已被开发出来瞬间破解所有这些问题-时所有陋芝问题中，我组变量，它们将能够去除变量X和Y中的混杂。换够阻断所有的后门路这个例子很简单!该图示中没有箭头指向X，因此也就没有后门路。在此例中，我们不需要控制任何事物。不过，一些研究人员可能会认为B是混杂因子。首先，B与X相关联，因为存在链接合X一A一B。其次，在X=0的个体中，B与Y相关联，因为存在一个不经过X的开放路径B-A-Y。最后，B不在因果路径X一A一Y上。因此，富满足了混杂的“经

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典流行病学定义”的三个条件。但是，它并没有通过后门标准，因此控制B将导致灾难。游戏2|玉让万|瑟五了在这个例子中，你应该把A、B、C、D看作“预处理”变量。“与以往的例子一样，处理是X。)，现在存在一个后门路径X<A一B<D一E-~Y。这条路径已经在B处被一个对撞接合挡住了，所以我们仍伏个需要控制任何二多。许多统计学家会选择控制B或C，认为只要在实施处理〈(X)之前完成了控制，这样做就没有坏处。了最近，一位颇具影响访的统计学家甚至这样写道;“逃避对观察到的协变量进行变量控制……是一种非科学的欺诈。”他错了。控制B和C或以B或C为条件是一个糟糕的想法，因为这么做会打开非因果路径，从而引入X和Y之间的混条。请注意，在这种情况下，我们可以通过控制A或D重新关闭路径。这个例子表明，去混杂可能有不同的策略。一些研究者可能会选择采取简单的方式，不控制任何事物;而吨一些较为传统的研完者可能会选择控制C和D。两者都是正确的，得到的结果也应该是相Ra并且我们有足够大和样本)游戏3

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