本研究解决了多值处理和结果的因果概率理论问题，提出了完整的因果概率表示，增强了因果决策的理论基础，并推导出代表量的紧界限，展示了研究的实际意义。

本研究提出了一种新的中介分析方法，旨在将因果概率中的总效应分解为特定路径组件，并通过定义必要性和充分性概率及识别定理验证其理论基础和实际应用。

本文提出了一种新型机器学习模型，旨在解决数据不足时对子群体因果概率的预测问题。研究表明，采用Mish激活函数的多层感知器模型能够有效预测因果概率，为决策提供支持。

本研究探讨了因果概率在决策中的应用，提出了新型PoC控制的必要与充分概率变体，量化治疗对结果的影响，并通过心理学数据集验证了其实用性。