因果推断的潜在结果框架：Python实现DoWhy/EconML的识别与估计方法 大家好，今天我们来聊聊因果推断中的一个重要框架：潜在结果框架 (Potential Outcomes Framework, POF)，以及如何在 Python 中使用 DoWhy 和 EconML 这两个强大的库来实现 POF 的识别和估计方法。 因果推断旨在回答“如果…会怎么样？”这类问题，例如，如果我给用户提供一个优惠券，他们会购买商品吗？如果我们提高最低工资，失业率会上升吗？ 这些问题无法简单地通过观察数据中的相关性来回答，因为相关性并不等于因果关系。 1. 潜在结果框架 (POF) 的基本概念 POF，也称为 Rubin 因果模型 (Rubin Causal Model, RCM)，提供了一种严谨的框架来定义和估计因果效应。它的核心思想是，对于每一个个体，我们考虑其在不同干预下的潜在结果。 个体 (Unit): 我们研究的对象，可以是人、公司、国家等。 干预 (Treatment): 我们感兴趣的变量，可以是二元的（例如，是否提供优惠券）或连续的（例如，药物剂量）。 结果 (Outcome): 我 …