本文提出了一种基于非高斯数据的解析解，用于估计因果系数及其比例，并引入新的方法判断潜变量影响下的因果关系。研究了潜在结果和结构因果模型的反事实建模问题，提出“分布一致性”假设，以增强建模能力。实验验证了方法的有效性，为因果关系的理解和应用提供了新方向。