因果模型，因果模式
It is formed by linear causal model and incompatible disjunctive proposition.
它們由線性的因果決定和不相容選言命題的形式構成。
A new method of fault diagnosis based on probability causal model and genetic algorithm for ships nuclear power plant;
為了對電力變壓器的絕緣故障進行診斷，提出了一種免疫遺傳算法結合概率因果模型的故障診斷方法。
This paper conceptualizes a causal model of scientific research team performance mechanisms on the basis of the transformational leadership theory.
基于變革型領導理論，可分析科研團隊的績效影響機制。
The identifiability for causal effects under a type of assumptions based on conditional independence in a causal model is treated by equation method.
運用方程組求解的方法來解決一類因果效應可識别的充要條件的問題。
Scale and the distribution of poverty population, set the causal model to analysis the social-economic problems and individual factors cased by urbanization;
通過調研充分掌握陝西省城市化進程中城鎮貧困人口的現狀、規模與分布；
因果模型（Causal Model）是用于描述變量間因果關系及其作用機制的數學或統計框架。與傳統的相關性分析不同，因果模型旨在揭示變量間的因果效應，即某一變量變化如何直接影響另一變量。其核心思想基于反事實推理（Counterfactual Reasoning），例如“若幹預措施未實施，結果會發生何種變化”，從而分離出因果效應。
在方法層面，因果模型包含兩大主流範式：
權威研究表明，因果模型在多個領域具有關鍵應用價值。例如：
目前，因果模型的理論與實踐仍在快速發展中，例如結合貝葉斯網絡和強化學習的前沿研究，進一步擴展了其在複雜系統建模中的應用範圍。
“Causal model”（因果模型）是一個用于描述變量之間因果關系的理論框架，廣泛應用于統計學、經濟學、流行病學、計算機科學等領域。其核心目标是區分變量間的“因果關系”與單純的“統計相關性”，從而回答“如果改變某個變量，另一個變量會如何變化”這類問題。
因果關系的定義
因果模型假設變量之間存在方向性影響（如 (X rightarrow Y)），而非僅相關（如 (X leftrightarrow Y)）。例如，吸煙（(X)）可能導緻肺癌（(Y)），但肺癌不會導緻吸煙。
結構方程與幹預
因果模型通常用結構方程（如 (Y = f(X) + epsilon)）表示變量間的機制，并強調“幹預”（如強制改變 (X) 的值）對結果的影響，而非被動觀察。
反事實推理
通過反事實問題（如“如果當時未吸煙，此人是否會患癌？”）推斷因果效應，需依賴模型假設（如無混淆變量）。
有向無環圖（DAG）
用圖形化箭頭表示變量間的因果方向，幫助識别混雜變量和因果路徑（例如：(X leftarrow Z rightarrow Y) 中，(Z) 是混雜因子）。
潛在結果框架
将每個個體的潛在結果（如接受治療 vs. 未接受治療的結果）納入模型，需滿足“可忽略性”假設以估計因果效應。
結構因果模型（SCM）
結合圖模型與方程，明确區分觀測數據生成機制和幹預後的數據分布。
簡言之，因果模型通過形式化“原因如何導緻結果”，為科學推斷和決策提供基礎，但其正确性高度依賴于模型假設的合理性。
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