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:<math> Y_x(u)=Y_{M_x}(u)</math>
:<math> Y_x(u)=Y_{M_x}(u)</math>
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===计算反事实===
===计算反事实===
用一个因果模型计算反事实包括三步。这种方法不管模型是线性还是非线性都有效。当因果关系确定时，可以计算出一个点估计。在其他情况下（如仅能计算概率时），可以计算出一个概率区间，如原本不吸烟的人如果吸烟会增加10-20%的癌症概率。
用一个因果模型计算反事实包括三步。这种方法不管模型是线性还是非线性都有效。当因果关系确定时，可以计算出一个点估计。在其他情况下（如仅能计算概率时），可以计算出一个概率区间，如原本不吸烟的人如果吸烟会增加10-20%的癌症概率。
:<math>Total effect(X=0\rightarrow X=1)=NDE(X=0\rightarrow X=1)-NIE(X=1\rightarrow X=0)</math>
:<math>Total effect(X=0\rightarrow X=1)=NDE(X=0\rightarrow X=1)-NIE(X=1\rightarrow X=0)</math>
对于所有线性和非线性模型都是可以生效的。它允许NDE直接从观测的数据计算出了，不需要干预或使用反事实下标。
对于所有线性和非线性模型都是可以生效的。它允许NDE直接从观测的数据计算出了，不需要干预或使用反事实下标。
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==可移植性==
==可移植性==