基于AI-R的因果推断全链条—融合潜在结果模型与结构因果模型，DAG因果图、倾向得分匹配、双重稳健估计、工具变量、因果森林与因果发现

一：R语言核心基础与Vibe Coding氛围编程

1.R语言环境管理：R与RStudio安装、CRAN与主要资源介绍

2.Tidyverse生态速通：dplyr数据清洗、ggplot2可视化、readr数据导入

3.函数式编程与向量化：purrr映射、管道操作符、匿名函数

4.Vibe Coding实战：利用大语言模型生成R因果分析代码、AI辅助调试与错误诊断

5.上下文工程：结构化提示词设计，让AI理解数据结构、变量含义与因果假设

6.R中的统计基础：假设检验、置信区间与回归分析回顾

二：因果推断基础：从关联走向因果

1.因果推断的定义与脉络：从Aristotle四因说到Rubin因果模型、Pearl结构因果模型

2.关联、相关与因果的严格区分

3.潜在结果框架：个体处理效应（ITE）与平均处理效应（ATE）

4.因果推断的根本问题：反事实的不可观测性

5.关键假设：可忽略性（Ignorability）与可交换性（Exchangeability）

6.混杂变量与潜伏变量：识别标准与数学定义

7.辛普森悖论：分组趋势与聚合趋势的背离

三：因果图模型：DAGs、D-分离与识别策略

1.图论基础：有向图、无向图与DAG

2.DAG中的基本结构：链、叉与对撞及其对关联流的影响

3.D-分离：判断变量独立性的图准则

4.Do-算子与干预分布：从观测到干预的推演

5.后门调整与前门调整：适用条件

6.R实践：ggdag包绘制DAG、dagitty进行D-分离检验与最小充分调整集识别

四：核心估计方法I：倾向得分与回归调整

1.倾向得分（Propensity Score）的定义与平衡原理

2.倾向得分匹配（PSM）：最近邻匹配、卡尺匹配与核匹配

3.倾向得分分层与子抽样：子类化估计

4.倾向得分加权：逆概率加权（IPW）与稳定化加权

5.回归调整法：线性回归在因果推断中的角色、FWL定理

6.非线性回归与模型诊断：Logistic、多项式与交互效应

五：核心估计方法II：双重稳健、工具变量与中介效应

1.双重稳健估计：结合结果回归与倾向得分的稳健性原理

2.AIPW与TMLE：tmle与SuperLearner包的高级应用

3.工具变量法（IV）：相关性、外生性与排他性限制

4.弱工具变量诊断与GMM估计

5.中介分析：直接效应、间接效应与总效应分解

6.A/B测试与受控实验：实验设计与溢出效应处理

六：异质性、因果森林与因果发现

1.异质性处理效应（HTE）：预处理、后处理与情境异质性

2.因果森林（Causal Forests）：估计异质性处理效应

3.因果发现（Causal Discovery）：PC算法、评分法与混合法

4.敏感性分析：评估未观测混淆因子对结论的潜在影响

5.因果推断的Vibe Coding进阶：AI辅助解释效应与报告生成