摘要：
因果推断（Causal Inference）是统计学和数据科学中的重要分支，用于理解事件之间的因果关系，而不仅仅是相关性。与相关性分析不同，因果推断追求揭示因变量（结果）如何受到自变量（原因）的直接或间接影响。特别是，因果推断为科学研究、政策制定和商业决策提供了至关重要的工具。随着数据科学的快速发展 阅读全文
摘要：
相关分析是用于研究多个变量之间相互关系的统计方法，最早由英国统计学家卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）于1896年提出。皮尔逊通过对变量间线性关系的深入研究，提出了“皮尔逊相关系数”（Pearson Correlation Coefficient），标志着相关分析方法的诞生。随着统计学的发展， 阅读全文