本文主要是介绍Causal Effect Identification in Uncertain Causal Networks，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
我们采用以下六个分类标准为：
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数据模态：
- 观察数据： 这类数据是在没有研究人员任何干预的情况下收集的。它通常很容易获得，但由于潜在的混杂变量而带来挑战。例如，在流行病学中，由于实验的伦理限制，观察性研究很常见。参考文献[6]讨论了观察性研究中因果效应的识别和估计。
- 实验数据： 这是因果推理的黄金标准，因为它涉及随机对照试验（RCT），研究人员在其中操纵治疗变量。RCT旨在最大限度地减少偏差，为因果关系提供强有力的证据。参考文献[10]强调了RCT在医学研究中的重要性。
- 干预数据： 这类数据介于观察数据和实验数据之间。研究人员可能对干预措施有一定控制，但不像完全RCT那样。例如，在一项关于新政策效果的研究中，研究人员可能会观察到该政策在不同地区的实施情况，但不能随机分配地区来接受该政策。参考文献[21, 20]讨论了干预数据的因果识别。
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因果结构知识：
- 已知： 在某些情况下，研究人员对变量之间的因果关系有很强的理论理解，可以表示为DAG。这种知识可以简化因果推理。参考文献[24]全面概述了因果推理的已知因果结构。
- 未知： 在许多现实场景中，因果结构是未知的。研究人员必须依靠因果发现算法从数据中学习结构。参考文献[27, 9, 5, 4, 17]讨论了因果发现的各种方法。
- 部分已知： 这是一种常见的情况，研究人员对因果结构有一定的先验知识或信
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