讲座时间：2025年6月5日（周四） 10:00

讲座地点：南实验楼108

举办单位：系统科学与统计学院

主 讲 人：耿直 教授

讲座摘要：前瞻性因果推断是从因到果的向前决策预测，而回顾性因果推断是从果到因的后退回溯归因。Neyman (1923)提出的潜在结果模型可用于定义和描述前瞻性和回顾性因果推断的概念。Pearl提出的因果网络主要用于前瞻性因果推断，在进行回顾性因果推断时还需要借助潜在结果模型的记号。前瞻性因果推断的目的是评价因果效应。随机化试验是前瞻性因果推断的金标准方法；观察性研究探索各种确定和消除的混在因素引起的混杂偏倚、中介分析、替代指标选取、长短期因果效应，以及在某些不可检验的假定下的工具变量和各种辅助变量等方法。回顾性因果推断的目的是对已发生事件追溯其原因。尚未找到回顾性因果推断的金标准方法。追溯事件的原因需要对事件个体进行反事实想象的推断。例如，追溯吸烟是否是张三患肺癌的原因，需要想象假若张三不吸烟的话，是否就不会患肺癌。本场报告将探讨前瞻性与回顾性因果推断中某些方向的研究动态与存在的问题，并根据数值例子与实际案例讨论前瞻性与回顾性因果推断中与逻辑推理不相符合的统计推断悖论。

主讲人简介：

耿直，北京工商大学数学与统计学院教授。1989年至2021年在北京大学任教，2022年至今任教北京工商大学组织因果推断研究团队，研究领域为因果推断、不完全数据统计分析等。曾任中国现场统计研究会理事长、中国概率统计学会理事长、IMS-China主席、中国统计学会副会长；现任中国现场统计研究会因果推断分会理事长，中国人工智能学会不确定性人工智能专委会副主任委员。

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