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部分导向参数因果因子图中因果效应的估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于祖先图的算法框架，用于有效测试和构建$m$-分隔符，以识别非实验数据中的因果效应，并证明了协变调整与$m$分离之间的关系，提供了调整集的构造性条件。
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关键要点
- 提出了一种基于祖先图的算法框架。
- 该框架用于有效测试、构建和枚举$m$-分隔符。
- 旨在识别非实验数据中的因果效应。
- 证明了协变调整与$m$分离之间的关系。
- 提供了调整集的构造性条件。
- 适用于有向无环图及最大祖先图中的子图。
- 扩展了现有解决方案以应对潜在混淆因素的多元曝光及结果的期望因果效应识别。
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