文档摘要

2.3.1 时序因果图（TDAG） 2.3.1 时序因果图（TDAG） 想象一下，你手握一堆传感器数据：股票价格、心率监测、天气序列。这些数据如潮水般涌来，表面上波澜壮阔，却隐藏着因果的暗流。传统因果图（DAG）擅长静态快照，却对时间序列束手无策——它忽略了“昨日的影响如何渗透今日？”。这就是时序因果图（Temporal Directed Acyclic Graph, TDAG）的用武之地。 会员。《2.3.1 时序因果图（TDAG）》收录于灏天文库文集《因果推断 (Causal Inference)》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号30740。

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