Kronos金融AI终极指南：解锁股票市场预测新维度
2026/1/22 2:21:55
因果推断与机器学习在近年来相互影响和促进，在实践中的应用越来越多。在医学科研领域，虽然通过机器学习方法开展因果推断研究，越来越受重视，但目前来看应用不足。
在医学领域，因果推断的重要性不言而喻。
传统机器学习在做什么？ —— 预测。精准回答“What”（发生了什么/将发生什么）。例如，根据影像学特征预测肿瘤是良性还是恶性。
医学研究的终极目标是什么？ —— 干预。必须回答“Why”（为什么）和“What if”（如果…会怎样）。例如，“如果给这位患者换用B药，会比A药效果更好吗？”这需要因果推断。
在医学科研领域，机器学习与因果推断的结合形成了丰富的方法论，其核心目标是从观察性数据中，以更稳健、更高效的方式识别“因果效应”。
可以将这些方法分为两大策略：基于研究设计的策略和基于估计模型的策略。
策略一：基于研究设计的“模拟随机化”方法，包括倾向性评分方法（机器学习方法可以更精准的估计倾向性评分）以及双重稳健估计方法。
策略二：基于估计模型的“直接建模”方法，包括超级机器学习，因果森林，双重机器学习（DML）等。
结合这些条件，机器学习开展因果推断研究，必定是未来医学科研的大趋势。诸位学友得抓紧时间跟上学习了，给你的SCI论文统计方法升升级。
在“内卷”严重的科研环境下，简单的相关性分析和基础回归已经难以打动审稿人。因此我们团队隆重推出“因果推断与机器学习训练营”，带你科学推断因果，高质量发表一篇SCI。
为什么选择我们的训练营？
课程理论结合R语言实操，覆盖从基础到进阶的完整链条：
✅R语言+研究设计打底，告别“工具焦虑”
R语言从安装到精通：回归分析、数据可视化、线性趋势、RCS曲线绘制…哪怕零基础也能跟上
医学研究设计本质：不同研究设计的因果论证强度对比，常见偏倚（选择/信息/混杂偏倚）识别与控制策略
✅因果推断硬核理论，让分析“有据可依”
核心三大框架：即反事实框架、潜在结果模型、结构因果模型，告别“拍脑袋”式分析假设
DAG（有向无环图）可视化混杂：一图看穿变量间因果关系，精准判断“该调哪些混杂因素”“何时不需要调整”
倾向得分方法实操：从原理到分步代码，掌握1:1/1:M匹配
✅让复杂数据“乖乖就范”，解决传统方法束手无策的问题：
你的数据中存在缺失？中介效应不明？变量间关系复杂非线性？多重插补、因果中介分析、双重稳健估计等一系列方法，为你提供一整套“工具库”，确保在任何复杂数据场景下，都能得出稳健可靠的结论。
✅成果落地指导，直击“发文痛点”
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培训内容及安排
△以上为大致的课程内容，实际内容会略有出入
主讲老师与课程时间
主讲老师：郑卫军 主讲 浙中大5位老师联袂讲座
时间：12月份开始，一周一讲，一周训，为期2个月。
服务内容及费用
💡 两种学习方式，满足不同需求，可预开发票
📹 标准版：2000元
✅ 全套录播课程（可反复观看）
✅ 学习群答疑（同学互助+导师解答）
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🌟客户数据一对一版：5990元
✅ 标准版所有内容
✅ 一对一答疑指导（高级统计师1对1答疑，专门助教跟进学习进度）
✅ 个性化统计方案设计服务（跟据实际数据情况指导一篇因果推断统计分析）
✅ 优先获得最新资料
训练营学习目标
通过系统学习，您将能够：
⭕️真正学会前沿的因果推断与机器学习方法
⭕️完成1份自己数据的全套分析
⭕️真正掌握因果推断方法应用实践，脱离统计小白title
⭕️轻松应对之后可能遇到的临床统计问题
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