因果图是一种用于探究因果推断的非参数估计工具，由计算机科学家、图灵奖得主朱迪·珀尔提出。因果图通过节点、线段和箭头以图像化方式呈现变量间的关联，其基本构型包括链状、叉状和反叉状三种 。
因果推断中存在混淆偏差、过度控制偏差和内生性选择偏差三种偏差来源 。朱迪·珀尔总结出D分隔规则来辅助判断变量间的相关性 。因果图框架可用于阐释遗漏变量、样本选择等内生性问题，并能图形化呈现多元回归、匹配、工具变量等因果推断方法的运行机制 。
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