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=== 为何需要后门准则 ===
=== 为何需要后门准则 ===
在结构因果图中，我们往往需要估计变量<math>X</math>对另一个变量<math>Y</math>的因果效应，而因果图结构也随着节点数量增加变得非常复杂。针对因果效应评估问题，后门准则能快速根据图结构估计变量<math>X</math>对变量<math>Y</math>的因果效应，是因果推断中使用非常广泛的基础准则之一。
在结构因果图中，我们往往需要估计变量<math>X</math>对另一个变量<math>Y</math>的因果效应，而结构因果图也随着图中节点数量的增加变得异常复杂，进一步加大了因果效应估计的难度。在计算<math>X</math>对<math>Y</math>的因果效应时，后门准则扮演者重要的角色， 是结构因果图在实际应用中使用最广泛的基础准则之一。
=== 后门准则定义 ===
=== 后门准则定义 ===
给定有向无环图中的一对有序变量<math>(X,Y)</math>,如果变量集合<math>Z</math>满足：<math>Z</math>中没有<math>X</math>的后代节点，且<math>Z</math>阻断了<math>X</math>与<math>Y</math>之间的每条含有指向<math>X</math>的路径，则称<math>Z</math>满足关于<math>(X,Y)</math>的后门准则。
给定有向无环图中的一对有序变量<math>(X,Y)</math>,如果变量集合<math>Z</math>满足：<math>Z</math>中没有<math>X</math>的后代节点，且<math>Z</math>阻断了<math>X</math>与<math>Y</math>之间的每条含有指向<math>X</math>的路径，则称<math>Z</math>满足关于<math>(X,Y)</math>的后门准则。
=== 参考文献 ===
=== 参考文献 ===
* Judea Pearl. Causal Inference in Statistics: A Primer
* Judea Pearl,Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell. Causal Inference in Statistics: A Primer