在这篇论文中，我们采用最近引入的无结构统计下界框架，证明了双重稳健估计器在平均处理效应以及对待处理群体的平均处理效应方面的统计优越性，以及这些估计器的加权变体，这在政策评估中广泛应用。

Feb, 2024

本文提出了一种修正方法，使得套索法等稀疏回归方法可以用于高维线性模型的 sqrt {n}- 一致推断，而无需额外假设述评分数的可估计性，仅需要假设存在交集，即积分比例得分从 0 和 1 足够远。

Apr, 2016

通过中度平衡的表示学习 (MBRL) 框架，同时利用正交机器学习理论中的噪声正交性信息，本研究成功解决了从观测数据中估计平均治疗效果 (ATE) 的问题，并通过基准和模拟数据集的全面实验验证展示了方法的优越性和鲁棒性。

Sep, 2022

本研究提出了一种可扩展的损失最小化方法，用于估计有界效应的未观察混淆因素对治疗选择的倾向比的条件平均治疗效应（CATE）的界限。同时，还引入了灵活的模型类别进行估计，并提供了关于平均治疗效应（ATE）的灵敏度分析，我们发现最优边界在某些情况下是紧的。该方法在模拟和实际数据示例上表现出准确的覆盖率。

Aug, 2018

这篇论文采用 Kernel Optimal Orthogonality Weighting 方法，通过最小化惩罚函数协方差中的最劣情况来为评估连续性治疗的效果提供权重并应用其于血压与红肉摄入之间的关联分析。

Oct, 2019

本文提供了针对丰富的数据环境中的各种处理效应，包括局部平均处理效应（LATE）和局部分位数处理效应（LQTE）的高效估计量和诚实置信区间。 我们的框架涵盖了处理的内生接收，异质性处理效应和函数值结果等特殊情况。

Nov, 2013

本研究提出了一种能够学习条件平均治疗效果的函数区间估计器，通过加权核估计与对手模型，实现了在实际未观测混淆下，对个体因果效应的预测，并且通过个性化决策规则，实现了渐近无遗憾的最优性能。

Oct, 2018

本篇研究提出了一种基于符合性推断的方法，用于在潜在结果框架下产生反事实和个体治疗效果的可靠区间估计，适用于完全随机或分层随机试验，以及遵循强忽略性假设的一般观测研究。同时，该方法在机器学习算法的条件平均治疗效应估计上表现出了良好的优势。

Jun, 2020

本文提出了一种用于高维协变量信息下随机实验治疗效果估计的风险一致回归调整的方法，并建议使用交叉估计方法来获得有限样本无偏的治疗效果估计，最后对自适应规范搜索和机器学习方法如随机森林或神经网络等进行了拓展分析。

Jul, 2016

本文提出了一个针对观测研究中异质性处理效应估计的两阶段算法，其中，通过估计边际效应和治疗倾向来形成一个分离因果信号的客观函数，然后优化这个数据自适应的目标函数。我们的方法具有灵活性和易用性，并且针对不同的实际情况也有优势。

Dec, 2017