因果推断算法主要包括条件独立性测试、回归分析、结构方程模型、贝叶斯网络、双重差分、工具变量法、倾向得分匹配、随机对照试验、回归不连续设计、穆勒五法、反事实推理和格兰杰因果检验等。以下是具体介绍：条件独立性测试：通过比较两个变量在不同条件下的概率分布，判断它们是否条件独立。若变量间存在条件依赖，则可能暗示因果关系。回归分析：通过建立线性或非线性模型，量化自变量对因变量的影响。引入控制变量可分离直接效应与间接效应，适用于观察性数据。结构方程模型（SEM）：结合因果关系模型与测量模型，分析多变量间的直接和间接效应。适用于复杂系统中的因果路径推断。贝叶斯网络：基于贝叶斯定理的概率图模型，通过先验概率和条件概率表示变量间的因果依赖关系，支持推断、预测与决策。双重差分（DID）：通过比较干预组与对照组在干预前后的变化差异，估计政策或干预的因果效应，有效控制时间与空间相关性。工具变量法：引入与处理变量相关但与误差项无关的工具变量，解决内生性问题，适用于存在混杂因素的场景。倾向得分匹配（PSM）：通过估计个体接受处理的概率（倾向得分），匹配处理组与对照组中得分相近的个体，减少选择偏差。随机对照试验（RCT）：随机分配实验组与对照组，确保两组在其他条件上一致，将处理效应与混杂因素分离，被视为因果推断的“黄金标准”。回归不连续设计（RDD）：利用某个变量的阈值划分处理组与对照组，假设阈值附近个体特征相似，适用于自然实验。穆勒五法：包括求同法（通过案例对比找出共同条件）和求异法（通过唯一差异条件推导因果）等归纳逻辑方法，适用于小样本或定性分析。反事实推理：假设“若非某因素存在则结果不同”，通过对比实际情景与假设情景确认因果关系，常用于政策评估。格兰杰因果检验：在时间序列分析中，若某变量的历史值能预测另一变量，则认为存在因果性，适用于动态系统分析。