【摘 要】
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因果推断在流行病学、社会科学、经济学、自然科学等等科学研究中发挥着重要的作用,这些研究的终极目标就是估计事件之间的因果关系.用于因果推断的主要因果模型是虚拟事实模
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因果推断在流行病学、社会科学、经济学、自然科学等等科学研究中发挥着重要的作用,这些研究的终极目标就是估计事件之间的因果关系.用于因果推断的主要因果模型是虚拟事实模型.该文主要研究五类虚拟事实因果模型的可识别性问题、分层问题和因果效应的估计问题.它包括以下五个方面:(1).给出了虚拟事实假设的可识别性定义,从变量之间的条件独立性出发,得到五类因果模型可识别的充要条件.(2).将普通的一类因果模型的分层问题推广到一般的分层问题,提出了最小方差准则.根据该准则去确定因果效应的分层方法,并得到相应的因果效应的分层最小方差估计.(3).根据最小方差准则,我们可以得到因果效应的最小方差估计.(4).我们具体给出了分层最小方差估计和最小方差估计的Matlab算法和程序,并给出与可忽略假设和无信息先验下得到的估计相比较的模拟结果.(5).针对可识别假设非常多,而无法得到最小方差估计的情况,给出了专门用于分层方法的改进方法:Monte Carlo方法.
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