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【PhD Debate-15】因果推理(Causal Inference)与时间序列(Time Series)
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2023年4月21日10:00,PhD Debate第十五期,题为“因果推理(Causal Inference)与时间序列(Time Series)” 特别邀请了圣地亚哥加利福尼亚大学助理教授黄碧薇、南加州大学博士生曹德福、卡内基梅隆大学博士生宋祥辰、俄亥俄州立大学博士生刘若琦作为嘉宾,与大家一起聊一聊因果推理(Causal Inference)与时间序列(Time Series)。 1.因果性与相关性在现实世界中的区别; 2.因果推理目前主要的理论支持有哪些(deconfounding,proxy causal model,causal discovery); 3.如何合理的保证可识别性; 4.因果推理在时间序列数据中的必要性与面临的挑战,具体来说,动态因果关系在时间序列中是必要的,但是相比静态因果困难的点; 5.因果关系能够在环境改变时保证效果稳定,但是对于特定的问题(比如预测问题),因果关系能否提供高精度的结果; 6.因果推理与机器学习结合的工作相关推荐。(chatgpt)
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