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图1
当上一节定义了干涉之后，如何定义因果关系呢？图中X是treatment，Y是Outcome。
定义的办法就是假想给所有人吃药，然后看他们恢复的概率。然后继续假想让所有人都不吃药，再看恢复的概率。可以想象成在平行宇宙之中。如果吃药与否的结果有区别，那么X和Y之间就有因果关系。我们把因果关系叫做average causal effect平均因果效应，简称ACE。这种是在Y是离散的情况下来进行的。如果Y是连续的话，那么定义就可以推广成图中B部分的样式。
图2
现在看一下，X和Y之间的因果关系，如何计算X和Y之间的因果关系呢？
当计算的时候，有这样一个公式，叫做adjustment formula或叫做G-computation
图3
比如说这里X是服用药物情况，Y是恢复的效果，Z是性别。那么计算公式就是图2中的1所示。其中1式的左边涉及到一个干预do，这个干预do是无法计算的；但是通过1式右边是可以计算的。下面看一下之所以可以用1式的证明过程。
图4
可看到性别gender影响了两者，是一个混淆变量。
