虚拟事实模型中的混杂因素分析

摘要

虚拟事实模型是进行统计因果推断的重要工具,其基本原理是引入潜在的虚拟结果.如果能观测到同一个体接受处理和未接受处理的两个响应结果的话,那么,可以用这两个响应结果的差f即个体因果作用)来评价该处理对这个个体的因果作用.但是,在流行病学和医学研究中,每一个个体仅处在一个处理状态下,要么接受处理,要么不接受处理.因此,我们仅能观测到一个响应结果,而另一个是观测不到的,这个观测不到的结果就是虚拟结果.
　　本文主要提出了粗子总体连续无混杂的概念,给出了粗子总体连续无混杂的充要条件,并得到在子总体无混杂的假设下,以下结论是等价的：
　　(1)粗子总体一致无混杂;
　　(2)粗子总体成对无混杂;
　　(3)粗子总体连续无混杂;
　　(4)（公式略）.
　　本文还讨论了离散条件下三个关联测度的可压缩性，给出了成对可压缩和连续可压缩的概念，并分别得出了成对可压缩和连续可压缩的充要条件.

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第一章 绪论

第二章 粗子总体连续无混杂

第三章 离散条件下三个关联测试的可压缩性

参考文献

攻读硕士学位期间发表或接受发表的论文

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