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在随机处理一对照的临床试验中，经常出现不依从或部分依从的现象，此时，由于所涉及到的“虚拟事实”变量，即不能观察到的潜在变量太多而不易估计其平均因果效应ACE．在仅出现完全依从和不依从情况时，Balke and Pearl利用线性规划的方法获得了ACE估计量的上下界，利用他们所提供的方法，有时会出现下界为负数，显然，这样的下界没什么实际意义．根据Angrist，Imbebns＆Rubin讨论工具变量时所提出一些假设条件，导出了在不同情况下，计算ACE估计量的上下界的方法，并证明了其下界一定是非负的，所得到的上下界区间比Balke and Pearl的区间要小．同时，还讨论了部分依从情况下，ACE估计量的上下界的计算方法，并得到了相应的结果． 相似文献
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