因果推断与机器学习融合成新趋势，提升分析可靠性

近年来发表的研究中，因果推断方法的应用呈爆发式增长。相关性分析不再是期刊编辑的宠儿，顶级期刊越来越青睐能够揭示因果关系的研究。而因果推断，正是连接数据与因果关系的桥梁！

你是否也被这样的问题困扰？

• 实验数据堆成山，却只会跑基础统计，投稿被审稿人diss“缺乏因果论证强度”？
• 学过回归分析，但面对混杂因素、缺失数据、异质性效应，依然手足无措？
• 看到高分SCI用“因果推断”“机器学习”搞研究，却苦于没有系统入门路径？

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。

新一期训练营即将开启！想要用“因果推断”革新自己的科研思维、优化分析方法的，欢迎加入我们的因果推断与机器学习训练营！

我们可以为您提供

• 由浅入深的原理讲解

• 详细的代码实操视频

• 每周一次的课外直播课程

可关注下方公众号，我们会持续更新相关因果推断方法学文章！

为什么这个的课将革新您的统计学理念与思维？

因为，现在因果推断的方法学体系已经发生改变，但是我们的临床、护理、公卫的朋友们，我发现，却没有感受到2025年因果推断统计学方法学技术的改变。

你都不知道，这套新的因果推断方法学已经成熟了！

当我们学生、医务工作者还在讨论回归方法时候，这个世界，因果推断方法，已经迈向机器学习、迈向双重稳健估计方法了。

现在中介分析已经不再是传统的中介分析，今天可能有比亚组分析森林图有更好的方法。

各位，2026年，是你们因果推断方法革新的一年。