＜span class=“js_title_inner“＞机器学习+因果推断，给你的SCI论文统计方法升升级吧＜/span＞

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”

全程答疑+论文1v1指导（高阶方案）：从课程疑问到论文统计分析，导师手把手带你“过审稿人关”

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）

✅ 全程复现课程案例，掌握课程全套代码

🌟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

报名方式

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