无监督因果推断

19/26无监督因果推断第一部分因果关系估计的假设和局限性 2第二部分潜在结果框架和逆概率加权 3第三部分基于协变量平衡的匹配方法 6第四部分利用倾向得分匹配和加权 9第五部分无监督因果森林中的因果推断 12第六部分合成控制方法的应用 14第七部分基因表达调节网络中的因果发现 16第八部分时序数据中无监督因果推断 19

第一部分因果关系估计的假设和局限性因果关系估计的假设和局限性

假设

*因果图是正确的：已知的因果关系图准确反映了变量之间的因果关系。

*可观察混淆：所有混淆变量（影响结果和处理的因素）都是已知的，并被纳入模型中。

*没有隐变量：没有未观察到的变量影响结果和处理。

*可交换性：处理分配是独立于潜在结果的，即处理分配不受结果影响。

*线性模型：因果关系可以通过线性模型建模。

局限性

*因果图不确定性：真实因果图可能未知或不准确，导致错误的因果关系估计。

*未观察到的混淆：可能存在未知的混淆变量，导致遗漏变量偏差。

*隐变量：未观察到的变量可能影响结果和处理，导致混淆偏差。

*可交换性违反：如果处理分配依赖于潜在结果，就会违反可交换性，导致选择偏差。

*非线性关系：如果因果关系不是线性的，线性模型可能会产生错误的估计。

*样本量不足：样本量不足可能导致估计的不可靠性。

*数据质量：数据测量误差或缺失值会影响因果关系估计的准确性。

*模型选择：不同的因果推断模型会产生不同的结果，模型选择可能会影响估计。

*鲁棒性：因果关系估计可能会受到异常值或噪声数据的影响。

*道德和伦理问题：无监督因果推断可能会引发道德和伦理问题，例如数据隐私和公平性。

应对策略

*敏感性分析：探索因果图和假设的敏感性，评估估计结果对变化的稳健性。

*稳健估计方法：使用对模型选择和未观察到的混淆不太敏感的稳健估计方法。

*数据收集：收集包含相关混淆变量和潜在结果的高质量数据。

*模型诊断：评估模型的拟合度和预测能力，以识别潜在的错误。

*外部验证：使用外部数据集或实验结果验证因果关系估计。

*透明度和复制性：公布因果关系估计过程的详细信息，以便其他研究人员可以复制研究结果。

结论

无监督因果推断是一种强大的工具，可以揭示因果关系，但它也有一些假设和局限性。通过解决这些局限性并采取适当的应对策略，研究人员可以提高因果关系估计的准确性和可靠性。第二部分潜在结果框架和逆概率加权关键词关键要点【潜在结果框架】

1.潜在结果因果效应：根据处理原则下个体的潜在结果比较得出的因果效应，其中潜在结果为个体处于不同处理状态时的可能结果。

2.可识别性：因果效应的可识别性依赖于处理状态之间是否有足够重叠，如果个体在所有处理状态下都有可能被观测到，则因果效应可识别。

3.干扰因素偏差：潜在结果框架假设处理状态与干扰因素独立，否则会导致因果效应估计偏差。

【逆概率加权】

潜在结果框架

在无监督因果推断中，潜在结果框架是分析因果效应的基础。该框架假定对每个个体i来说，存在两个潜在结果：

*处理结果（Y(1)i）：如果个体i接受处理（例如，接受新药物），则观察到的结果。

*对照结果（Y(0)i）：如果个体i接受对照组（例如，安慰剂），则观察到的结果。

因果效应被定义为处理结果和对照结果之间的差异：

```

τ(i)=Y(1)i-Y(0)i

```

逆概率加权(IPW)

逆概率加权(IPW)是一种通过反事实推理来无偏估计因果效应的方法。IPW的核心思想是：通过加权观测结果，使得处理组和对照组在共同支持上的分配相同，从而模拟未观察到的对照结果。

IPW权重是以下公式计算的：

```

w(i)=1/Pr(Z(i)=z(i))

```

其中：

*Z(i)是个体i的处理状态指示器（处理组：Z(i)=1；对照组：Z(i)=0）

*z(i)是个体i观察到的处理状态

加权后，处理组和对照组的共同支持上的概率分布相同。因此，我们可以通过对处理组和对照组中的加权观测值求和来无偏估计平均因果效应(ATE)：

```

ATE=Σ[w(i)*Y(i)*Z(i)]/Σ[w(i)*Z(i)]

```

应用

IPW已广泛应用于各种无监督因果推断问题，包括：

*A/B测试分析：评估不同干预措施（例如，网站布局）的因果效应

*队列研究：研究暴露（例如，吸烟）与疾病（例如，肺癌）之间的因果关系

*观察性研究：在缺乏随机对照试验的情况下估计因果效应

假设和局限性

IPW的有效性依赖于某些假设的满足：

*重叠支持假设：处理组和对照组在共同支持上重叠。

*稳定性假设：因果效应对于所有个体都是相同的（或至少是可比较的）。

*缺少混杂因素：没有未观察到的变量影响处理分配和结果。

如果这些假设不满足，IPW估计可能是有偏见的。此外，IPW权重可能非常大，这可能会导致估计的不稳定性。

替代方法

除了IPW，还有其他无监督因果推断方法，包括：

*倾向得分匹配：匹配具有相似倾向得分的处理组和对照组的个体。

*边缘评分：使用贝叶斯方法来估计因果效应，无需明确使用倾向得分。

*因果森林：使用随机森林模型来估计处理效应，并合理地调整混杂因素。

选择最适合特定因果推断问题的无监督方法取决于数据特征、假设的合理性和可用的计算资源。第三部分基于协变量平衡的匹配方法基于协变量平衡的匹配方法

基于协变量平衡的匹配方法，又称反事实估计方法，是一种无监督因果推断方法，旨在消除处理和控制组之间的协变量差异，从而估计处理效应。其基本原理是：如果处理和控制组在处理之前具有相同的协变量分布，那么处理效应就可以通过比较处理后的协变量分布中的差异来估计。

匹配技术

常用的匹配技术包括：

*近邻匹配：从控制组中选择与处理组成员相似的个体，作为匹配对象。相似度通常根据协变量的距离度量（如欧氏距离或马氏距离）确定。

*核匹配：类似近邻匹配，但使用加权和来计算每个处理组成员与控制组成员之间的相似度。权重由核函数确定，它根据协变量差异衰减。

*卡尺匹配：匹配处理组成员和控制组成员，他们的协变量差异小于某个阈值（即卡尺）。卡尺的宽度由研究者的判断决定。

*倾向得分匹配：首先估计处理组成员接受处理倾向得分的概率，然后使用倾向得分进行匹配。

匹配评估

匹配后的协变量分布应在处理组和控制组之间达到平衡。评估平衡的方法包括：

*标准化偏差：计算每对匹配个体之间协变量标准差的比率。接近0的比率表明协变量平衡。

*卡方检验：对匹配前后的协变量分布进行卡方检验，以确定是否存在显著差异。

*协方差估计：估计匹配前后处理组与控制组之间协变量的协方差，以评估平衡程度。

处理效应估计

匹配后，可以通过比较匹配组之间的结果来估计处理效应。常见的估计方法有：

*均值差：计算处理组和控制组匹配后结果的均值差。

*倾向得分加权：使用倾向得分对匹配后的结果进行加权，以调整剩余的协变量差异。

*增量回归：使用回归模型来估计处理效应，同时控制匹配后的协变量。

优点

*利用可观测的协变量进行无偏估计。

*对处理条件和结果的假设较少。

*易于理解和实施。

缺点

*依赖于协变量的准确性和缺乏遗漏变量。

*可能存在匹配偏差，特别是当协变量分布高度重叠时。

*当处理效应由处理与其他因素的相互作用驱动时，可能会产生错误估计。

*数据集中的样本量可能需要很大才能获得可靠的匹配。

应用

基于协变量平衡的匹配方法已广泛应用于医疗、经济学和社会科学等领域，包括：

*评估医疗干预措施的有效性。

*研究教育和培训计划的影响。

*确定政策对经济和社会结果的影响。第四部分利用倾向得分匹配和加权关键词关键要点【倾向得分匹配】

1.倾向得分匹配通过匹配具有相似协变量（影响结果的因素）的处理组和对照组成员，创建处理组成员和对照组成员之间可比的子集。

2.这允许对处理组和对照组进行比较，以估计处理效应，同时控制协变量的影响。

3.倾向得分匹配的方法包括最近邻匹配、卡尺匹配和内核匹配。

【加权】

无监督因果推断中的倾向得分匹配和加权

在无监督因果推断中，倾向得分匹配（PSM）和倾向得分加权（PSW）是常用的方法，用于估计处理效应，即暴露或干预对结果的影响，而无需观察到混杂变量。

倾向得分匹配（PSM）

倾向得分是在给定观察值协变量的情况下，个体接受处理的概率。在PSM中，处理组和未处理组的个体根据倾向得分进行匹配，以创建平衡的样本来估计处理效应。

匹配方法

常用的匹配方法包括：

*最近邻匹配：为每个处理组个体寻找倾向得分最相近的未处理组个体进行匹配。

*卡钳匹配：为处理组个体寻找倾向得分差异小于预定义卡钳宽度的未处理组个体进行匹配。

*核匹配：使用核函数（如高斯核）来加权未处理组个体，根据处理组个体的倾向得分获得匹配权重。

倾向得分加权（PSW）

PSW通过为观察值分配权重来估计处理效应，其中权重与倾向得分成反比。处理组的权重大于未处理组，以补偿混杂偏差。

加权方法

常用的加权方法包括：

*逆概率加权（IPW）：每个观察值的权重与1/(处理概率)成正比。

*稳健逆概率加权（RIPW）：一种改进的IPW方法，可以减少极端权重对估计的影响。

*加权时标：将IPW与时标分层相结合，以调整混杂偏差随时间的变化。

估计处理效应

PSM和PSW估计处理效应的方法：

*平均处理效应（ATE）：处理组和未处理组匹配或加权后，结果的平均差值。

*平均已治疗效应（ATT）：对于接受处理的个体，处理与未处理结果的平均差值。

*平均尚未治疗效应（ATU）：对于未接受处理的个体，处理与未处理结果的平均差值。

优点和缺点

优点：

*无需观察到混杂变量。

*可以估计处理效应的各种度量。

*可用于处理非线性关系。

缺点：

*依赖于倾向得分的准确估计。

*可能存在匹配或加权偏差，导致有偏差的估计。

*对缺失数据敏感，尤其是在匹配中。

示例

为了估计一项教育计划对学生成绩的影响，可以使用PSM将接受该计划的学生与没有接受该计划的学生配对，这些学生具有相似的倾向得分（根据年龄、性别、种族和其他背景特征）。然后，可以使用配对的样本来比较处理组和未处理组的学生成绩，并估计教育计划的平均处理效应。

结论

倾向得分匹配和加权是无监督因果推断中常用的方法，用于估计处理效应。它们不需要观察到混杂变量，并且可以处理非线性关系。然而，这些方法依赖于倾向得分的准确估计，并可能受到匹配或加权偏差的影响。在应用这些方法时，应仔细考虑潜在的优势和限制因素，以确保获得有效的因果推论。第五部分无监督因果森林中的因果推断无监督因果森林中的因果推断

引言

无监督因果推断旨在从仅含观测数据的环境中推断因果关系。无监督因果森林（UCF）是最近提出的一个框架，可以有效地执行无监督因果推断。

无监督因果森林

UCF是一种基于决策树的集成学习方法，由多个决策树组成。每个决策树都构建在原始数据的不同子集上，以学习数据中的因果关系。

因果推断过程

UCF中的因果推断过程主要包括以下步骤：

1.数据预处理：数据被标准化并拆分为训练集和测试集。

2.决策树构建：多个决策树根据信息增益或其他分裂准则构建在训练集的子集上。

3.因果路径识别：每个决策树中的条件分支被视为因果路径的候选者。

4.因果路径选择：使用信息论或统计检验的方法从候选路径中选择最可能表示因果关系的路径。

5.因果效应估计：通过沿选择的因果路径比较不同治疗组的预期结果，估计因果效应。

优点

UCF具有以下优点：

*无监督：它不需要预先确定的因果结构或干预变量。

*鲁棒：它对数据中的噪声和非线性关系具有鲁棒性。

*可解释性：它产生易于解释的因果路径和因果效应估计。

缺点

UCF也有以下缺点：

*计算成本：构建和训练大量决策树可能需要大量的计算时间。

*依赖假设：它依赖于决策树模型的假设，例如特征独立性和单调性。

应用

UCF已成功应用于各种领域，包括：

*医学：识别治疗干预的因果效应

*营销：评估营销活动的影响

*公共政策：确定政策变动的因果后果

案例研究

假设我们想确定某项医疗干预措施对患者预后的因果效应。我们有患者的观察数据，包括治疗组（接受干预）和对照组（未接受干预）。

使用UCF，我们可以：

1.将数据预处理并拆分为训练集和测试集。

2.构建多个决策树，学习数据中的因果关系。

3.识别因果路径，将治疗分配与患者预后联系起来。

4.选择最可能的因果路径。

5.通过沿选择的路径比较治疗组和对照组，估计因果效应。

结论

UCF是一种强大的框架，可以从仅含观测数据的环境中推断因果关系。它是一种无监督、鲁棒且可解释的方法，已成功应用于各种领域。然而，它也存在一些缺点，例如计算成本和依赖假设，在应用UCF时需要考虑这些缺点。第六部分合成控制方法的应用关键词关键要点【合成控制方法的应用】

主题名称：社会科学研究

1.合成控制方法在社会科学研究中广泛应用，特别是研究政策介入或自然实验的因果效应。

2.通过比较合成对照组和处置组的观测值，可以准确估计政策或干预措施的因果效应。

3.该方法可用于评估教育、医疗、经济发展和环境等领域政策的有效性。

主题名称：经济学

合成控制方法在无监督因果推断中的应用

合成控制方法（SCM）是一种无监督学习技术，用于在没有随机对照试验(RCT)的情况下推断处理效应。它通过创建合成对照组来实现这一目标，该对照组是未经处理组相似的一组观察值。通过将处理组与合成对照组进行比较，我们可以估计没有处理情况下的处理组的结果，从而推断处理效应。

SCM的应用

SCM在经济学、社会学、流行病学和政治学等广泛的领域中得到了广泛应用。一些常见的应用程序包括：

*经济学：评估政府政策和干预措施的影响，例如税收改革或公共投资。

*社会学：研究教育、医疗保健或社会计划的因果效应。

*流行病学：确定疾病和健康结果的风险因素和保护因素。

*政治学：分析政治活动、竞选和政策的影响。

SCM的步骤

SCM的实施涉及以下步骤：

1.变量选择：选择将用于匹配处理组和未处理组的协变量。

2.对照组合成：使用统计技术（例如距离度量或机器学习算法）从未处理组中创建一个合成对照组，该对照组在协变量上与处理组尽可能相似。

3.结果比较：将处理组的结果与合成对照组的结果进行比较，以估计没有处理情况下的处理组的结果。

4.效应估计：通过比较处理组和合成对照组之间的结果差异，估计处理效应。

SCM的优点

SCM提供了几个优点：

*不需要随机对照试验：即使没有RCT，也可以使用SCM推断处理效应。

*处理组和对照组之间的可比性：通过使用协变量匹配，SCM可以创建处理组和对照组之间的可比性，从而有助于减少混杂偏差。

*易于解释：SCM的结果易于理解和解释，因为它们基于观察值之间的比较。

SCM的局限性

然而，SCM也存在一些局限性：

*数据要求：SCM需要大量具有足够变异性的协变量数据。

*匹配质量：合成对照组与处理组之间的匹配质量会影响因果推断的准确性。

*未观测到的混杂因素：如果存在未观测到的混杂因素，则SCM可能会产生有偏的估计。

结论

SCM是一种强大的无监督学习技术，用于在没有RCT的情况下推断处理效应。虽然它具有优点，但需要谨慎使用，并考虑其局限性。通过仔细应用SCM，研究人员可以在各种领域获得有价值的因果见解。第七部分基因表达调节网络中的因果发现关键词关键要点因果关系推断

1.在基因表达调节网络中识别因果关系对于理解疾病机制和开发治疗方案至关重要。

2.无监督因果推断方法，如信息论和因果图模型，可以利用基因表达数据推断基因之间的因果关系。

3.这些方法可以识别调节因子、靶基因以及它们之间的方向性关系。

因果图模型

基因表达调节网络中的因果发现

基因表达调节网络是相互作用基因和转录因子集合，控制基因表达，影响细胞的生理和病理过程。确定网络中的因果关系对于了解基因调控机制至关重要。然而，实验确定因果关系既费时又昂贵，因此需要无监督因果推断方法。

信息论方法

互信息(MI)：MI度量两个变量之间的统计依赖性。在监管网络中，高MI表明两个基因之间可能存在因果关系。

条件互信息(CMI)：CMI度量在给定第三个变量条件下两个变量之间的依赖性。它可以识别药物或环境因素调节的因果关系。

偏互信息(PMI)：PMI是MI的归一化形式。它可以消除基因表达水平差异的影响，提高因果推断的准确性。

图论方法

图搜索算法：图搜索算法，如最大连通子图(MCS)和最大权重子图(MWST)，可以识别基因表达网络中的因果链。MCS搜索高度连接的子图，而MWST搜索权重最大的边缘集合。

贝叶斯网络：贝叶斯网络是一种概率模型，表示变量之间的因果关系。它使用条件概率分布来推断网络中的因果方向。

逆工程方法

因果结构学习算法：因果结构学习算法，如PC算法和GES算法，使用观察数据推断基因表达网络中的因果关系。它们依次搜索网络中的条件独立关系，以识别因果方向。

异质因果推断

异质因果推断旨在识别不同条件或亚组中的因果关系。方法包括：

异质处理效应(HTE)：HTE估计特定亚组中的因果效应。它允许识别对干预敏感或不敏感的群体。

异质因果森林(HCF)：HCF是一种机器学习方法，将决策树集成用于异质因果推断。它可以揭示因果关系模式，并识别亚组中因果效应的异质性。

因果发现评估

因果发现的评估涉及：

灵敏度和特异性：测量方法识别真实因果关系的能力。

稳健性：评估方法对数据噪音和模型假设的敏感性。

可解释性：评估方法提供的因果关系解释的可理解性和可操作性。

应用

基因表达调节网络中的因果发现已用于识别：

*调节特定疾病或表型的关键基因

*药物靶点和生物标志物

*环境因素对基因表达的影响

*复杂表型的遗传基础

结论

无监督因果推断方法是确定基因表达调节网络中因果关系的有价值工具。这些方法利用信息论、图论和逆向工程技术，揭示基因互作的复杂因果链。通过识别因果关系，研究人员可以深入了解基因调控机制，并开发新的诊断和治疗策略。第八部分时序数据中无监督因果推断关键词关键要点无监督因果发现

1.利用信息理论度量（如互信息）识别时间序列数据中的因果关系。

2.开发基于统计假设检验和假设检验的因果发现算法，以评估因果关系的显着性。

3.探索神经网络方法，如变分自编码器，用于无监督因果关系建模。

基于因果图的推理

1.从观察数据中学习因果图，以表示时间序列变量之间的因果关系。

2.使用因果图模型进行反事实推理，预测干预或事件下的结果。

3.利用贝叶斯网络和结构方程模型等概率图模型，对因果图进行建模和推理。

时间序列因果干预

1.开发无监督算法，通过对时间序列进行干预来识别因果关系。

2.利用对照组或合成对照来评估干预效果的因果效应。

3.探索如何通过影响变量之间的条件独立性来识别因果关系。

时间序列事件因果发现

1.专注于识别时间序列数据中事件（如异常或突破）的因果关系。

2.使用基于时间序列聚类和事件序列分析的算法来发现事件之间的因果关系。

3.探索利用条件独立性检验和信息理论度量来评估因果关系的显着性。

时空因果分析

1.扩展无监督因果推断方法，以处理具有空间维度的时间序列数据。

2.利用时空自相关和空间连接性来识别时空因果关系。

3.探索基于时空图模型和时空贝叶斯网络的时空因果分析方法。

趋势预测和前沿

1.结合因果发现和机器学习方法，增强时间序列趋势预测。

2.利用生成模型（如生成对抗网络和变分自编码器）生成合成数据，用于因果关系建模。

3.探索无监督因果推断在时间序列预测、异常检测和决策支持中的最新进展。时序数据中无监督因果推断

导言

时序数据广泛存在于现实生活中，反映了随时间变化的现象。因果关系是了解时序数据中动态关系的关键。在许多情况下，难以或无法收集干预数据来直接估计因果效应。因此，无监督因果推断方法对于挖掘时序数据中的因果关系至关重要。

挑战与方法

时序数据中无监督因果推断面临着独特的挑战：

*数据顺序性：时间顺序可能会与因果顺序混淆。

*自我相关性：时间序列数据通常表现出自我相关性，这会使因果关系的识别变得复杂。

*缺失数据：时序数据经常存在缺失值，这会进一步影响因果推断。

为了应对这些挑战，已经开发了多种无监督因果推断方法：

基于Granger因果关系的方法

格兰杰因果关系是一种统计方法，用于确定一个变量是否在时间上先行于另一个变量，并且可以预测另一个变量的未来值。基于格兰杰因果关系的无监督因果推断方法包括：

*格兰杰因果关系检验：通过检验一个变量的过去值是否显着影响另一个变量的当前值，来确定因果关系。

*矢量自回归(VAR)模型：对时间序列数据的多个变量进行建模，并使用格兰杰因果关系检验来检测变量之间的因果关系。

基于条件独立性检验的方法

条件独立性检验假定因果变量和结果变量在条件上独立。无监督因果推断方法基于条件独立性检验包括：

*交叉比(OR)检验：通过计算因果变量和结果变量在给定调节变量条件下的独立性度量，来推断因果关系。

*条件独立性检验(CI)检验：使用贝叶斯网络模型对时间序列数据建模，并检测变量之间的条件独立性关系。

基于结构方程模型(SEM)的方法

SEM是一种统计模型，用于同时估计多个变量之间的关系。基于SEM的无监督因果推断方法包括：

*隐含马尔可夫模型(HMM)：通过假设时间序列数据由一个潜在马尔可夫过程生成，来推断因果关系。

*动态贝叶斯网络(DBN)：通过将贝叶斯网络扩展到时间维度，来模型时序数据中的因果关系。

评估与选择方法

选择合适的方法取决于数据的性质和研究目标。评估无监督因果推断方法时应考虑以下因素：

*数据的类型：不同方法适用于不同的数据类型，例如线性时间序列或非线性时间序列。

*因果关系的复杂性：某些方法可以检测简单的因果关系，而其他方法可以检测更复杂的因果关系。

*数据的可用性：一些方法需要完整的时间序列数据，而其他方法可以处理缺失数据。

应用示例

无监督因果推断在各种领域有广泛的应用，包括：

*医疗保健：确定疾病风险因素和治疗干预的有效性。

*金融：预测金融市场趋势和识别风险因素。

*气候科学：了解气候变化对环境的影响。

*社会科学：研究社会行为的因果机制。

结论

无监督因果推断是揭示时序数据中因果关系的有力工具。通过理解不同的方法及其应用，研究人员和从业人员可以获取宝贵的见解，并做出更明智的决策。随着数据科学和人工智能的快速发展，无监督因果推断领域预计将继续增长并产生新的创新。关键词关键要点主题名称：因果关系估计的假设

关键要点：

1.稳定性假设：因果关系假设在干预变量和观测变量之间保持不变。

2.可忽略性假设：干预变量对结果的潜在结果没有混淆影响，除了通过观测变量。

3.独立假设：潜在结果在给定观测变量后相互独立。

主题名称：因果关系估计的局限性

关键要点：

1.建模错误：因果模型可能会由于以下原因而存在错误：模型的结构不正确、误差分布的假设不正确、协变量选择不当。

2.数据不足：当数据量小或观测变量无法充分捕获潜在混淆因子时，因果关系估计可能会出现偏差。

3.可识别性：在某些情况下，无法从观测数据中唯一识别因果效应。这可能发生在存在多重共线性、隐藏变量或选择性偏差等情况下。

主题名称：采用机器学习进行因果推断

关键要点：

1.生成对抗网络（GAN）可以生成合成数据，从而缓解可识别性问题。

2.变分自编码器（VAE）可以学习潜在表征，并可用于干预变量的逆因果推理。

3.图神经网络（GNN）可以对因果关系建模，其中观测变量和干预变量之间的关系表示为图结构。

主题名称：因果关系估计的伦理考虑

关键要点：

1.公平性：因果关系估计方法应该公平，不会对特定人群造成歧视。

2.透明度：算法和假设计应清晰透明，以促进对因果关系估计结果的解释和信任。

3.责任：因果关系估计结果可能会对决策产生重大影响，因此，方法开发人员和使用者都有责任确保其准确性、公平性和透明性。关键词关键要点基于协变量平衡的匹配方法

关键要点：

1.匹配方法是一种无监督因果推断技术，它通过匹配处理组和对照组中的个体来减少混杂偏差。

2.基于协变量平衡的匹配方法通过创建协变量分布相似的处理组和对照组来实现协变量平衡。

3.匹配方法可以根据匹配标准（如最近邻匹配、卡尺匹配或倾向得分匹配）和匹配变量（可能与结果相关的协变量）进行分类。

倾向得分匹配

关键要点：

1.倾向得分匹配是一种基于协变量平衡的匹配方法，它通过估计处理组和对照组的倾向得分（即对照组中个体接受处理的概率）来实现匹配。

2.倾向得分可以根据逻辑回归或其他分类算法来估计。

3.匹配个体时，倾向得分相似的个体将被匹配，以减少混杂偏差。

邻近匹配

关键要点：

1.邻近匹配是一种基于协变量平衡的匹配方法，它通过为每个处理组成员找到最相似的对照组成员来实现匹配。

2.相似性