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The treatment effect for individual <math>i</math> is given by <math>y_{1}(i)-y_{0}(i)=\beta(i)</math>. In the general case, there is no reason to expect this effect to be constant across individuals. The average treatment effect is given by
The treatment effect for individual <math>i</math> is given by <math>y_{1}(i)-y_{0}(i)=\beta(i)</math>. In the general case, there is no reason to expect this effect to be constant across individuals. The average treatment effect is given by
个体 <math> i </math> 的处理效应定义为 <math> y_{1}(i)-y_{0}(i) = \beta (i) </math> 。在一般情况下，这种处理效果在个体之间是不一样的。平均处理效果定义<math>ATE </math>为
个体 <math> i </math> 的处理效应定义为 <math> y_{1}(i)-y_{0}(i) = \beta (i) </math> 。在一般情况下，这种处理效果在个体之间是不一样的。平均处理效果ATE的定义为
:<math>\text{ATE} = \frac{1}{N}\sum_i (y_{1}(i)-y_{0}(i))</math>
:<math>\text{ATE} = \frac{1}{N}\sum_i (y_{1}(i)-y_{0}(i))</math>
这里对总体中所有N数量个体进行了求和。