【摘 要】
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该篇论文将讨论生物统计关心的两个很重要的方向：生物交互和有选择偏差时的因果推断.关于这类问题的讨论,很多论文都从广义线性模型那个交互项系数来讨论,但那系数并不是我们
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该篇论文将讨论生物统计关心的两个很重要的方向：生物交互和有选择偏差时的因果推断.关于这类问题的讨论,很多论文都从广义线性模型那个交互项系数来讨论,但那系数并不是我们所说的生物交互,同时也有几篇论文从生物交互的本质去论述,其中Darroch和Borkent［3］解决了两因素交互情况下的问题,以上内容将在第二章中论述到.同时在第二章中我们针对上海医科大学提出的三因素交互问题,在单调性假设和随机化假设下,该文给出了三因素协同作用的上下界,即一类人概率的上下界,虽然这个上下界结果比较宽,但是当我们的上下界可以断定没有协同作用或有很强的协同作用时,这个上下界结果还是很有意义的,该文又给出了它的最大熵估计;并解决了如何从三因素交互的数据得出二因素协同作用的上下界.在第三章中将论述在有一类样本选择偏差时如何做因果推断,这里该文将延续Heckman［7］（1979年）那篇著名论文的结果,在接近图模型的假设下,在有一类选择偏差的情况下,如何做因果推断,这里主要是用到了一些非参数回归的结论.这个结果在很多领域将会有重要的应用价值.
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