讲座题目：直接作用、间接作用与替代指标

主讲人：耿直教授

讲座时间：2018年6月21日（周四）9:00—10:00

讲座地点：韦德手机版6号楼402

主办单位：伟德BETVlCTOR1946源于英国

摘要:

我们将介绍直接因果作用与间接因果作用、替代指标和替代指标悖论，探讨因果路径的局部结构学习。

我们将介绍中介分析方法，探讨变量之间的因果机制，评价原因变量通过影响中间变量来影响终点变量的间接作用，以及原因变量直接影响终点变量的直接因果作用。

科学研究中，当感兴趣的终点指标(endpoint)难以观测时，常会取而代之观测替代指标(surrogate)或标记物(marker)。到目前为止，如何寻找或确定替代指标是一个尚未很好解决的问题。我们提出替代指标悖论（又称工具变量悖论、中间变量悖论），指出当前大部分确定替代指标准则、工具变量估计和中介分析不能避免悖论的问题。替代悖论从根基上完全动摇了替代指标和标记物的价值。替代指标悖论揭示了统计结论缺乏可传递性，利用多个统计结论进行推理将会遭遇困难，甚至于从大数据得不到人们能用于推理的知识。

因果网络用于描述和发现多变量之间的因果关系。在一些实际研究中，我们也许只感兴趣某个原因是如何影响其结果的，而不是整个因果网络。我们将探讨因果关系网络的局部学习，提出原因到结果的因果路径的局部学习方法。

主讲人简介：

耿直，北京大学数学科学学院教授、博士生导师，北京大学统计科学中心联席主任。研究领域为因果推断、数理统计、生物医学统计。1996年当选为国际统计学会推选会员。2007-2010年任中国数学会概率统计学会理事长，现任中国现场统计研究会理事长，IMS-China的主席，国家自然科学基金委员评审会专家组成员，国家社会科学基金学科评审组专家，国家统计局统计咨询委员会委员，国务院学位委员会统计学学科评议组成员，应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员。国外和国内多个刊物的编委、副主编。曾获国家教委科技进步奖二等奖国家统计局科技进步奖一等奖等多项奖励。

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