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我们期望在给定如下因果图的情况下,判断治疗变量 T 对结果变量 Y 的因果效应  $P(Y| do(t))$,其中 W 是一个未观测的混淆变量,M 是中介变量。(注意:我们现在观测不到W,无法进行后门调整)
 
我们期望在给定如下因果图的情况下,判断治疗变量 T 对结果变量 Y 的因果效应  $P(Y| do(t))$,其中 W 是一个未观测的混淆变量,M 是中介变量。(注意:我们现在观测不到W,无法进行后门调整)
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[[文件:Front door.png|缩略图|229x229像素|前门调整]]
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主要步骤如下<ref>https://www.bradyneal.com/Introduction_to_Causal_Inference-Dec17_2020-Neal.pdf</ref>:
 
主要步骤如下<ref>https://www.bradyneal.com/Introduction_to_Causal_Inference-Dec17_2020-Neal.pdf</ref>:
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# 估计M对Y的因果效应
 
# 估计M对Y的因果效应
 
# 结合以上两种因果效应
 
# 结合以上两种因果效应
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<nowiki>https://www.youtube.com/watch?v=-kWocwaXqlk&ab_channel=BradyNeal-CausalInference</nowiki>
      
==前门准则==
 
==前门准则==
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