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对于相同的处理分配条件,每个潜在结果(PO)中只有一个是实际发生可观测的,而另一个不会发生也无法观测,所以当我们尝试估计处理效应时,需要用可观测值(或估计值)来替代无法观测的反事实结果。
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对于相同的处理分配条件,每个潜在结果(PO)中只有一个是实际发生可观测的,而另一个不会发生也无法观测,所以当我们尝试估计处理效应时,需要用可观测值(或估计值)来替代无法观测的反事实结果。当可忽略性/外生性成立时,例如个体是否接受处理是随机的,此时可利用已观测的 Y<sub>1</sub><sup>1</sup>'替换'*''Y''<sub>0</sub><sup>1</sup>,利用已观测的 Y<sub>0</sub><sup>0</sup>'替换'*''Y''<sub>1</sub><sup>0</sup>,不是个人层面的Y<sub>i</sub>,而是从平均角度出发,如 E[''Y''<sub>''i''</sub><sup>1</sup> – ''Y''<sub>''i''</sub><sup>0 </sup>],这正是人们试图计算的因果处理效应(TE)。
  当可忽略性/外生性成立时,例如个体是否接受处理是随机的,此时可利用已观测的 Y<sub>1</sub><sup>1</sup>'替换'*''Y''<sub>0</sub><sup>1</sup>,利用已观测的 Y<sub>0</sub><sup>0</sup>'替换'*''Y''<sub>1</sub><sup>0</sup>,不是个人层面的Y<sub>i</sub>,而是从平均角度出发,如 E[''Y''<sub>''i''</sub><sup>1</sup> – ''Y''<sub>''i''</sub><sup>0 </sup>],这正是人们试图计算的因果处理效应(TE)。
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==参考文献 ==
 
==参考文献 ==
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*{{cite paper |arxiv=1109.2143 |title=Bayesian Inference for Causal Effects: The Role of Randomization |first=Rubin|last=Donald |journal= The Annals of Statistics |year=1978 |volume=6 (1) |pages=34–58|doi=10.1214/aos/1176344064}}
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{{参考列表}}
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Rubin, Donald (1978). "Bayesian Inference for Causal Effects: The Role of Randomization". The Annals of Statistics. 6 (1): 34–58. doi:10.1214/aos/1176344064.
 
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Yamamoto, Teppei (2012). "Understanding the Past: Statistical Analysis of Causal Attribution". Journal of Political Science. 56 (1): 237–256. doi:10.1111/j.1540-5907.2011.00539.x. hdl:1721.1/85887.
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Imai, Kosuke (2006). "Misunderstandings between experimentalists and observationalists about causal inference". Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society). 171 (2): 481–502. doi:10.1111/j.1467-985X.2007.00527.x.
    
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