从学习的因果网络估计因果效应

本文提出了一种基于祖先图的算法框架，用于高效地进行非实验数据中因果效应的识别。通过协变调整进行因果效应识别与m分离的规约，并得出了构造性条件，为这些问题的特殊情况提供了解决方案的扩展。