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</math>
 
</math>
   −
\[E=mc^2\]
+
\begin{equation}
 +
E=m
 +
\end{equation}
    
在没有因果关联的情况下,无法从数据集本身估计因果效应,这就是辛普森悖论的教训,数据本身甚至不足以确定药物的作用是正面的还是负面的。但是借助图5的因果图模型,可以从数据中计算因果效应的大小。为此,以对图进行处理的形式模拟干预,即对模型中全体人群都服用了该药物。
 
在没有因果关联的情况下,无法从数据集本身估计因果效应,这就是辛普森悖论的教训,数据本身甚至不足以确定药物的作用是正面的还是负面的。但是借助图5的因果图模型,可以从数据中计算因果效应的大小。为此,以对图进行处理的形式模拟干预,即对模型中全体人群都服用了该药物。
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