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我们期望在给定如下因果图的情况下，判断治疗变量 T 对结果变量 Y 的因果效应 $P(Y| do(t))$，其中 W 是一个未观测的混淆变量，M 是中介变量。（注意：我们现在观测不到W，无法进行后门调整）
我们期望在给定如下因果图的情况下，判断治疗变量 T 对结果变量 Y 的因果效应 $P(Y| do(t))$，其中 W 是一个未观测的混淆变量，M 是中介变量。（注意：我们现在观测不到W，无法进行后门调整）
[[文件:Front door.png|缩略图|229x229像素|前门调整]]
主要步骤如下<ref>https://www.bradyneal.com/Introduction_to_Causal_Inference-Dec17_2020-Neal.pdf</ref>：
主要步骤如下<ref>https://www.bradyneal.com/Introduction_to_Causal_Inference-Dec17_2020-Neal.pdf</ref>：
# 估计M对Y的因果效应
# 估计M对Y的因果效应
# 结合以上两种因果效应
# 结合以上两种因果效应
==前门准则==
==前门准则==