本书由该领域杰出学者撰写，系统阐述了现代因果分析的理论体系，呈现了因果概念如何从模糊的哲学思辨发展为具有严谨数学基础的理论框架，并在统计学、人工智能、经济学等多个学科产生重要影响。作者朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）创新性地整合了概率化、干预性、反事实和结构化四大因果分析方法，建立了研究因果关联的数学工具体系。

【核心价值】

1.     学科革新：推动因果分析纳入统计学、人工智能等领域的标准课程体系

2.     方法创新：提供比传统教材更直观的模型与更简洁的推断方法

3.     学术影响：首版被5000余篇学术文献引用，促成多学科研究范式转变

4.     实践应用：为政策评估、事件归因等现实问题提供分析框架

【修订版亮点】

增补前沿研究成果、解答读者疑难问题、完善理论争议点的阐释。

【适用读者】

需从数据挖掘本质关联、预测干预效果或构建因果理论的学者与从业者，涵盖： ✓ 统计学家 ✓ 人工智能研究者 ✓ 经济学家 ✓ 流行病学家 ✓ 社会科学工作者

作者介绍：

朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）现任加州大学洛杉矶分校计算机科学与统计学教授，并担任认知系统实验室主任，研究方向涵盖人工智能、人类推理及科学哲学领域。作为《启发式与概率推理》的作者，他同时拥有美国国家工程院院士及美国人工智能协会创始会士等学术荣誉。

珀尔博士曾获多项重要奖项：

·         1999年国际人工智能联合会议（IJCAI）研究卓越奖

·         2001年伦敦政治经济学院拉卡托斯奖

·         2004年ACM艾伦·纽厄尔奖

·         2008年富兰克林研究所计算机与认知科学奖章

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