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揭示稳健性在评估因果推断模型中的潜力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了分布鲁棒度量（DRM）方法，用于选择强健的CATE估计器，无需拟合附加模型。实验证明DRM方法在识别优越估计器的同时减轻选择劣质估计器的风险。
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关键要点
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本文介绍了分布鲁棒度量（DRM）方法。
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DRM方法用于选择强健的条件平均处理效应（CATE）估计器。
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该方法消除了拟合附加模型的需求。
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实验研究证明了DRM方法在识别优越估计器方面的效力。
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DRM方法能够减轻选择劣质估计器的风险。
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