研究人员开发了一种数据驱动的协变量选择方法，用于因果效应估计，这对于从观测数据中准确确定因果关系至关重要。这种新方法扩展了现有技术，证明了即使在存在循环因果模型（反馈循环会使分析复杂化）的情况下，这些技术也有效。研究结果建立了一个统一的视角，表明协变量选择方法在循环和非循环环境中都能一致地工作，无需修改。 AI
影响 扩展了因果推断方法，可能提高依赖于从数据中理解因果关系的AI系统的可靠性。
排序理由 关于因果效应估计新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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