因果关系模型是一种用于分析和推断变量之间因果关系的统计或数学模型。它旨在识别和量化一个变量对另一个变量的直接影响，而不仅仅是描述变量之间的相关性。因果关系模型广泛应用于经济学、流行病学、社会科学、医学和机器学习等领域。这类模型通常基于潜在结果框架（PotentialOutcomesFramework）或有向无环图（DirectedAcyclicGraphs,DAGs）等理论构建。通过控制混杂变量、设计实验或利用自然实验，因果关系模型帮助研究者更准确地估计因果效应，从而为决策提供科学依据。常见的因果关系模型包括结构方程模型（SEM）、工具变量法（IV）、双重差分法（DID）以及倾向得分匹配（PSM）等。
