年度课程！“因果推断与机器学习” 训练营！一周一训，革新您的统计理念

Nature、NEJM、Lancet等顶级期刊近年来发表的研究中，因果推断方法的应用呈爆发式增长。相关性分析不再是期刊编辑的宠儿。顶级期刊越来越青睐能够揭示因果关系的研究。而因果推断，正是连接数据与因果关系的桥梁！

你是否也被这样的问题困扰？

• 实验数据堆成山，却只会跑基础统计，投稿被审稿人diss“缺乏因果论证强度”？
• 学过回归分析，但面对混杂因素、缺失数据、异质性效应，依然手足无措？
• 看到高分SCI用“因果推断”“机器学习”搞研究，却苦于没有系统入门路径？

在“内卷”严重的科研环境下，简单的相关性分析和基础回归已经难以打动审稿人。因此我们团队隆重推出“因果推断与机器学习训练营”，带你科学推断因果，高质量发表一篇SCI。

为什么这个的课将革新您的统计学理念与思维？

因为，现在因果推断的方法学体系已经发生改变，但是我们的临床、护理、公卫的朋友们，我发现，却没有感受到2025年因果推断统计学方法学技术的改变。

你都不知道，这套新的因果推断方法学已经成熟了！

当我们学生、医务工作者还在讨论回归方法时候，这个世界，因果推断方法，已经迈向机器学习、迈向双重稳健估计方法了。

现在中介分析已经不再是传统的中介分析，今天可能有比亚组分析森林图有更好的方法。

各位，2026年，是你们因果推断方法革新的一年。

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”

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

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