【摘 要】
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如今风靡于世的因果模型主要有Rubin的虚拟事实模型和Pearl等的因果网络图模型.这些因果模型都需要各种假定,而且这些假定是不可用观测数据进行检验的.在历史上,可忽略性假设
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如今风靡于世的因果模型主要有Rubin的虚拟事实模型和Pearl等的因果网络图模型.这些因果模型都需要各种假定,而且这些假定是不可用观测数据进行检验的.在历史上,可忽略性假设（Rubin,1978;Rosebaun,1983;Stone,1993）是一类重要的辅助信息,在此基础上我们可以利用观测数据得到相应因果效应.［5］中郑忠国等在一个简单的因果模型中把因果效应
可识别性的可忽略性假设推广到了可替换假设的情形.然而,在多数情况下找出因果效应可识别性的充要条件仍然是很困难的.［6］中童行伟给出了一个简单因果模型在条件独立下的一类重要辅助信息可识别的充分必要条件,［7］中他进一步系统的给出了［6］中讨论的因果模型在条件独立下的辅助信息,并给出了这些辅助信息可识别的充分必要条件.该文中考虑的对象是另一个简单因果模型在条件独立下辅助信息,同时给出了这些辅助信息可识别的充分必要条件.
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