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#'''结合以上两种因果效应'''<math> P(y|do(t))= \sum_m P(y|do(m)) P(m| do(t))</math>.

#'''结合以上两种因果效应'''<math> P(y|do(t))= \sum_m P(y|do(m)) P(m| do(t))</math>.

==前门准则==

==前门准则<ref>Pearl, Judea. "Models, reasoning and inference." ''Cambridge, UK: CambridgeUniversityPress'' 19 (2000).</ref>==

定义：我们说变量集 M 关于 T 和 Y 满足前门准则，若：

定义：我们说变量集 M 关于 T 和 Y 满足前门准则，若：

# M 完全中介了 T 和 Y，即所有从T到Y的因果路径都经过M。

# M 完全中介了 T 和 Y，即所有从T到Y的因果路径都经过M。

# 从 T 到 M 没有未被阻断的[[后门路径]]。

# 从 T 到 M 没有未被阻断的[[后门路径]]。

# 所有从M到Y的后门路径被 T阻断。

# 所有从M到Y的[[后门路径]]被 T阻断。

==前门调整==

==前门调整==

<math> P(y|do(t))= \sum_m P(m| t) \sum_{t'} P(y|m,t') P(t') </math>.

<math> P(y|do(t))= \sum_m P(m| t) \sum_{t'} P(y|m,t') P(t') </math>.

==例子==

==例子：吸烟与肺癌==

 

<references />

<references />