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结果回归（Outcome Regression）
直接建立结果模型： $$E[Y|X, Z] = \beta_0 + \tau X + \gamma^T Z$$ 通过回归系数 $\tau$ 估计因果效应。需要正确指定结果模型的函数形式。 **标准化（G-computation）**： 1. 拟合结果模型 $E[Y|X, Z]$ 2. 对每个样本，预测其在干预和对照下的结果：$\hat{Y}_i(1)$ 和 $\hat{Y}_i(0)$ 3. AT...
📖 定义
直接建立结果模型：
$$E[Y|X, Z] = \beta_0 + \tau X + \gamma^T Z$$
通过回归系数 $\tau$ 估计因果效应。需要正确指定结果模型的函数形式。
标准化（G-computation）：
1. 拟合结果模型 $E[Y|X, Z]$
2. 对每个样本，预测其在干预和对照下的结果：$\hat{Y}i(1)$ 和 $\hat{Y}_i(0)$
3. ATE估计：$\hat{\tau} = \frac{1}{n}\sum{i=1}^{n}(\hat{Y}_i(1) - \hat{Y}_i(0))$