马上开课！因果推断与机器学习训练营，10天带你写出能“下结论”的论文！

为什么有些人服药后康复，而另一些人却毫无改善？为什么大学学位能改变收入水平？这些如果……会怎样的问题，其实都属于因果推断的范畴。

在医疗研究中，许多问题都涉及因果概念，因此因果推断在健康研究领域越来越流行。

我们也曾解读过不少优秀的因果推断相关的文章

一区Top! 北大学者联合四大老年健康数据库，应用TMLE因果推断方法发文

“因果森林+双重稳健估计”强强组合，这篇文章代表着2026年医学因果推断方法学趋势

然而，流行并不等于容易。实际上，因果推断很难。

它的难点不在于跑代码，而在于：

• 传统的回归模型只能回答“相关”，无法回答“因果”；

• 混杂因素、选择偏倚、时间依赖性偏差，稍有不慎就会得出完全错误的结论；

• 审稿人对简单的PSM（倾向性评分匹配）已经审美疲劳，而更高级的双重稳健估计、TMLE、因果森林等方法，又缺乏系统性的学习路径。

正因为难，才更需要系统的方法学训练。

因此我们团队隆重推出新一期“因果推断与机器学习打卡训练营”，本期采用打卡提醒模式，配合章节作业与代码实操，让你边学边练、落地应用，真正把方法学到手、用出来！

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：5月20日正式开启！

学习节奏：课程共9节，提供全套课程代码与数据集。另提供拓展阅读文章，课程相关问题在群内解答讨论！

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

🎉立即扫码报名：扫描下方郑老师助教微信二维码，添加微信咨询详情。名额有限，先到先得！可预开发票！

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