利用潜在变量建模来解决处理混淆因素以从观测数据中获取个体级因果关系的问题，该方法基于变分自编码器，效果显著优于现有方法且可达到同类方法的最佳水平。

May, 2017

研究了寻找因果关系的可靠程序，即使存在潜在变量和选择偏差，通过测量变量之间的依赖关系，可以得出从一个变量到另一个变量的因果路径以及不存在这样的因果路径的可靠条件。

Feb, 2013

介绍和讨论 IV 方法及其在因果推断和机器学习中的应用，主要包括两阶段最小二乘法、控制函数和 IV 评估；总结了实际应用场景中的数据集和算法，并讨论了未来研究的方向和问题。

Dec, 2022

本文综述了在潜在结果框架下，针对观察数据的因果推断方法。这些方法分为两类，包括传统的统计学方法和最新的机器学习方法，还介绍了这些方法在广告、推荐、医学等领域的应用以及常用的基准数据集和开源代码。

Feb, 2020

在因果模型中，假定给定的机制对其他机制的变化是不变的。我们通过建立不可能的结果，表明仅靠不变性无法识别潜在的因果变量。结合实际考虑，我们利用这些理论发现来强调通过利用不变性来识别表示的需求需要额外的约束。

Dec, 2023

本文介绍了一种在存在连续变量的情况下发现因果关系的方法，通过解决离散数据的严格级别约束限制的问题，把连续因果关系测试转换为每个区间内离散因果关系的测试，这些非参数规则可以广泛适用于大量结构因果模型。

May, 2023

从观察性文本数据中估计因果效应时，考虑潜在协变量的调整至关重要。然而，现有方法只考虑影响治疗和结果的混杂协变量，可能导致偏倚的因果效应估计。本研究旨在通过揭示不同变量之间的相互作用来解开估计文本因果效应时的非混杂协变量，从而减小偏倚。解开过程确保协变量只对各自的目标贡献，实现变量之间的独立性。此外，我们引入约束条件来平衡治疗组和对照组的表示，以减轻选择偏倚。在不同场景下，我们对两种不同处理因子进行实验，实验证明了我们提出的模型明显优于最近的强基线。此外，对收入电话会议记录的彻底分析表明，我们的模型能够有效解开变量，进一步的研究为投资者提供了决策指南。

Nov, 2023

通过多个数据集的实验和分析，研究了深度潜变量模型在因果推断中的应用，发现需要注意确保其因果估计的正确性。

Feb, 2021

本文提取了某些牵涉到未测量变量的因果模型，虽然在观测到的变量之间不会产生独立性约束，但仍然会暗示观测分布的不等式约束。利用一个通用公式推导出了这样的工具变量（instrumental variables），即直接影响某些变量但不影响所有变量的外生变量。可以借助此公式测试涉及工具变量的模型是否能够解释数据，或者反过来，确认给定变量是否可以视为工具变量。

Feb, 2013

本文提出了一个基于共享混杂物和独立治疗的多种治疗估计技术，并使用相互信息对混淆估计器进行正则化，同时使用独立于混淆物的治疗方法中的残留信息来恢复治疗效果，并在模拟和医学临床案例中进行了验证。

May, 2018