在医学和流行病学研究中，我们常常关心某个干预措施（如药物治疗、生活方式改变）对健康结局的因果效应。
然而，在观察性研究中，由于混杂因素的存在，直接比较暴露组与非暴露组的结果往往会产生偏倚。传统方法如G-computation和逆概率加权（IPW）虽然常用，但各有局限。
近年来，靶向最大似然估计（Targeted Maximum Likelihood Estimation, TMLE）逐渐成为一种备受推崇的因果推断方法。
TMLE由van der Laan和Rubin于2006年提出，是一种双重稳健的、基于最大似然的估计方法，这意味着只要结果模型或暴露模型中有一个被正确设定，TMLE就能给出无偏的因果效应估计。
另外，TMLE还能灵活结合机器学习，在复杂数据中表现优异。
尽管因果效应估计多采用倾向评分方法或G-计算方法，但TMLE估计作为一种成熟的替代方法，具备更优越的统计特性。但这个方法2006年提出，至今也快20年了，并未得到广泛应用，可能很多朋友甚至还不知道。
郑老师团队推出“因果推断与机器学习训练营”，目前已经上线”TMLE“方法课程，从理论到实操，老师一步步带你掌握TMLE方法。诸位学友得抓紧时间跟上学习了，给你的SCI论文统计方法升升级。
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
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