关键词potential outcome framework
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- 基于潜在结果框架的非混杂变量对方法推论性能的影响研究
使用图形化框架，本文对 CIMs-B-POF 进行统一的图形化分析，同时定量分析在纳入各种类型的非混淆协变量（如工具变量、中介变量、碰撞物和调整变量）时，CIMs-B-POF 的推断性能受到的影响程度。关键发现是：在消除混淆偏差任务中，理想 - 因果推断为基础的神经语音增强中的推断和去噪
该论文提出了一种基于因果推断范式的语音增强方法，使用噪声检测器将噪声存在建模为干预因素，通过两个基于掩蔽的增强模块进行噪声条件下的分离，建立了特定的平均处理效应来量化因果效应，并在实验证明了该方法的高效性和优越性。
- 治疗效果异质性建模和提升建模的统一调查
这篇论文通过潜在结果框架，提出了个性化医疗、社会研究和个性化营销等领域中利用治疗效果异质性调节来实现不同个体特征之间异质性处理效应估计和提高模型的研究方法，并对现有方法进行了结构性概述和主要应用程序的综述。
- 因果推断综述
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。
- 潜在结果与有向无环图因果推断方法：对经济实证研究的相关性
本文讨论了因果关系的潜在结果和图形方法，回顾了一些关于有向无环图的工作以及潜在结果框架的相对价值，着重探讨了在经济学的实证研究中这些方法的优点和缺点，以及为什么经济学的大部分工作与潜在结果框架更为接近。