【摘 要】
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本文探讨的两个问题都属于因果关系的参数度量问题。 第一个问题是探讨了存在不可观测的混杂因素条件下的直接一间接作用识别问题。此时由于混杂因素可以同时影响中间变量
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本文探讨的两个问题都属于因果关系的参数度量问题。 第一个问题是探讨了存在不可观测的混杂因素条件下的直接一间接作用识别问题。此时由于混杂因素可以同时影响中间变量和结果变量，因此传统的线性回归模型可能会产生较大的偏差。我们主要采用非参数的方法，借助工具变量和G估计方面的思路和成果，分别讨论有无其他可观测的协变量两种情况下的直接-间接作用识别问题，并且提出了自己的新方法用于有其他可观测的协变量的情形时的估计。 第二个问题是来自于北京大学口腔医院口腔正畸项目的实际问题。由于实际操作的困难，建立模型最关心的响应变量无法观测，只能得到对响应变量的分组的排序数据。在这个前提下，如何利用可以完全观测的协变量信息得到关于响应变量的信息，并且成功建立回归模型是解决这个问题的关键所在。本文提出了多种方法，在正态分布模型的假设下得到对响应变量的预测，并成功建立了回归模型。由于这个问题来自于实证研究，因此还提供了实证数据的分析。
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