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。
为什么选择我们的训练营？
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”
全程答疑+论文1v1指导（高阶方案）：从课程疑问到论文统计分析，导师手把手带你“过审稿人关”
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
主讲老师：郑卫军 主讲 浙中大5位老师联袂讲座
时间：12月份开始，一周一讲，一周训，为期2个月。
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
🎉立即扫码报名：扫描下方郑老师本人微信二维码，添加微信咨询详情。名额有限，先到先得！可预开发票！
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1️⃣研究者发起的临床试验项目
2️⃣临床预测模型与机器学习方法
3️⃣医学数据库NHANES、GBD、孟德尔随机化等挖掘发表级数据
4️⃣GBD、NHANES、CHARLS医学数据库挖掘1对1训练
