【摘 要】
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该文首先介绍了Rubin的因果模型,指出了随机化在因果分析中的作用.针对观测研究,介绍了强可忽略的概念的研究总体总体无混杂、细无混杂、一致无混杂的定义,并在细无混杂假定
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该文首先介绍了Rubin的因果模型,指出了随机化在因果分析中的作用.针对观测研究,介绍了强可忽略的概念的研究总体总体无混杂、细无混杂、一致无混杂的定义,并在细无混杂假定下,给出了一致无混杂的充要条件.对带有不顺从的随机实验,介绍了AIRⅰ1ⅱ提出的采用工具变量的RCM方法分析顺从者子母体的因果作用,并且介绍了Pearⅰ16ⅱ给出的母体平均因果作用的上下界,接着又简要介绍了采用工具变量的Hodges-Lehman估计,在此基础上,作者提出了一类带有交互作用的因果模型,并给出了其因果参数的HL估计.然后,介绍了Pearl的因果网络,探讨了原子干预情形下一致无混杂的充要条件.鉴于原子干预的局限性,结合实际背景,作者提出了区间干预的概念,讨论了这种区间干预的若干性质,并探讨了在这种干预下强无混杂的条件?最后,作者讨论了两种模型的关系,并探讨了这两种模型消除混杂的方式强可忽略与后门标准之间的联系.
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