因果推断：从概念到实践

本系列是 Causal Inference for the Brave and True 这本书 的中文翻译版，由巴西Nubank的Staff Data Scientist Matheus Facure 所著。该书用平实的语言和严谨的数学，以及实用的Python代码，结合经济学与社会学的策略评估和敏感性分析应用，对因果推断最新的概念、理论及实践进行了非常全面的介绍，既适合初学者入门，同时也适合技术管理专家回顾相关领域的整体知识。该书英文原版的Jupyter Notebooks可以由该Github地址获取。

本书主要基础是计量经济学，吸收了非常多学者，包括 Joshua Angrist, Alberto Abadie，Christopher Walters，Miguel Hernan 和 Jamie Robins 等，在这方面的最新研究，主要参考了以下资料：

• Cross-Section Econometrics
• Mastering Mostly Harmless Econometrics
• Mostly Harmless Econometrics
• Mastering 'Metrics
• Causal Inference Book

这里非常感谢Matheus Facure同意我翻译该书的中文译本。中文翻译版会在两个地方同步发布：

1. 方便国际读者的 Github地址
2. 方便国内读者的 Gitee地址

第一部分中文翻译版的进度按照如下时间线开展：

章节	名称	出稿日期
1	第一章: 因果关系入门	2021-11-07
2	第二章: 随机实验	2021-11-13
3	第三章: 统计学回顾：最危险的公式	2021-11-25
4	第四章: 图因果模型	2021-11-18
5	第五章: 线性回归超常的有效性	2021-12-05
6	第六章: 分组和虚拟变量	2021-12-12
7	第七章: 混淆变量之外	2021-12-19
8	第八章: 工具变量	2021-12-26
9	第九章: 不服从与LATE效应	2021-12-30
10	第十章: 匹配	2022-01-10
11	第十一章: 倾向性打分	2022-01-22
12	第十二章: 双稳健估计	2022-01-29
13	第十三章: 面板数据和固定效应	2022-2-13
14	第十四章: 双重差分	2022-02-20
15	第十五章: 合成控制	2022-02-27
16	第十六章: 断点回归设计	2022-03-06
17	第十七章: 预测模型	2022-03-19
18	第十八章: 异质干预效应与个性化	2022-03-26
19	第十九章: 评估因果模型	2022-08-31
20	第二十章: 即插即用的估计量	2022-10-10
21	第二十一章: 元学习器	2022-11-15

该书遵守MIT License。

本地运行指南 2026-03-02

安装 python 及相关程序

建议使用 Python 3.10 ~ 3.12。Windows 用户优先推荐安装 Miniconda，也可以使用官方 Python。

此外建议安装：

• Git
• VS Code（可选，但推荐）
• Jupyter（会在下方通过 pip 安装）

获取项目代码

git clone https://github.com/xieliaing/CausalInferenceIntro.git
cd CausalInferenceIntro

创建并激活虚拟环境（推荐）

方案 A：使用 conda（推荐）

conda create -n causal-intro python=3.11 -y
conda activate causal-intro

方案 B：使用 venv

python -m venv .venv

Windows PowerShell：

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

macOS / Linux：

source .venv/bin/activate

安装依赖

项目中的 Notebook 主要依赖如下（可先安装最小集合）：

pip install -U pip
pip install jupyter notebook jupyterlab numpy pandas scipy matplotlib seaborn scikit-learn statsmodels linearmodels graphviz

如果你需要运行翻译脚本 AutoTranslateNotebooks.py，再额外安装：

pip install nbformat googletrans==4.0.0-rc1

或者你可以直接使用如下命令安装本项目所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

启动并运行 Notebook

在仓库根目录运行：

jupyter lab

或：

jupyter notebook

然后在浏览器中打开 chapters/ 目录，按顺序运行对应章节。

可选：运行翻译脚本

python AutoTranslateNotebooks.py "chapters/01 第一章-因果关系入门.ipynb" "chapters/01 第一章-因果关系入门_机器翻译.ipynb"

说明：

• 第 1 个参数是输入 Notebook
• 第 2 个参数是输出 Notebook
• 若出现翻译 API 报错，请稍后重试或更换网络环境

常见问题

1. 命令找不到（python / pip / jupyter）

   • 请确认已激活虚拟环境，或将 Python 加入 PATH。

2. PowerShell 无法激活 venv

   • 可临时执行：

   Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

3. Notebook 打开后缺包报错

   • 在当前环境补装缺失包，例如：

   pip install <package_name>

4. 图形模型相关章节绘图失败

   • 请确认本机已安装 Graphviz 程序，并将其加入系统 PATH。