报告人：耿直 北京大学教授
报告题目：因果推断：混杂因素与中间变量
报告时间：2021年4月22日（周四） 下午4:00
报告地点：静远楼1506学术报告厅
报告人简介：
耿直，北京大学数学科学学院，教授。研究方向为统计因果推断。百余篇论文发表在统计学、机器学习、人工智能等刊物。1996年当选为国际统计学会推选会员，1998年获国家杰出青年基金，曾应邀在2011年国际工业与应用数学大会（ICIAM 2011)做60分钟大会报告。2006年-2010年任中国数学会概率统计学会理事长、2009年-2017年任中国现场统计研究会理事长、2009年-2011年任IMS–China主席等职务。
报告摘要:
探索因果关系是各种科学研究的最终目标。图灵奖获得者Pearl提出因果关系的三个层级：相关与预测、干预与决策、反事实与想象，并指出当今的机器学习与人工智能尚处于第一层级“相关与预测”。我们将探讨第二和三层级的因果挑战问题，其本质是消除混杂因素引起的虚假相关关系。在几乎所有科学领域中，混杂都是一个历史悠久的问题。我们将探讨混杂因素的定义和判断准则。为了评价原因变量对结果变量的因果作用，需要判断哪些变量是混杂因素、哪些变量是中间变量。为此，我们提出将因果关系网络局部学习与因果作用评价相结合的方法。我们还将注意到：由于逻辑推理与统计推断的不相容性，因果推断充满了各种悖论。