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工具变量是与do演算不同的联系干预层和观测层的一种方法，它通过在观测层模拟随机控制试验来得到干预层的信息，从而实现因果效应估计，它在计量经济学、流行病学中被普遍应用。尽管do演算能够计算出所有可识别的因果效应，但是对于不可识别的情况，do演算无法把干预层表达式变形为观测层表达式。此时，如果满足一定条件，工具变量也许可以发挥作用。<ref>https://cosx.org/2013/08/causality6-instrumental-variable</ref><ref>苗旺，刘春辰，耿直 (2018) 因果作用与因果网络. 中国科学-数学, 48, 1753-1778.</ref>

工具变量是与do演算不同的联系干预层和观测层的一种方法，它通过在观测层模拟随机控制试验来得到干预层的信息，从而实现因果效应估计，它在计量经济学、流行病学中被普遍应用。尽管do演算能够计算出所有可识别的因果效应，但是对于不可识别的情况，do演算无法把干预层表达式变形为观测层表达式。此时，如果满足一定条件，工具变量也许可以发挥作用<ref>https://cosx.org/2013/08/causality6-instrumental-variable</ref><ref>苗旺，刘春辰，耿直 (2018) 因果作用与因果网络. 中国科学-数学, 48, 1753-1778.</ref>。

"它能帮助我们揭示do演算无法揭示的因果信息"。<ref name=":0">Pearl, Judea, and Dana Mackenzie. ''The book of why: the new science of cause and effect''. Basic books, 2018.</ref>——Judea Pearl

"它能帮助我们揭示do演算无法揭示的因果信息"。<ref name=":0">Pearl, Judea, and Dana Mackenzie. ''The book of why: the new science of cause and effect''. Basic books, 2018.</ref>——Judea Pearl

工具变量对于结果变量的因果效应完全以治疗变量为中介

工具变量对于结果变量的因果效应完全以治疗变量为中介

==== 假定3：工具变量无混杂（Instrumental Unconfoundedness） ====

==== 假设3：工具变量无混杂（Instrumental Unconfoundedness） ====

工具变量与混杂因子之间不存在因果箭头

工具变量与混杂因子之间不存在因果箭头