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基于逆概率加权的多重处理因果效应的研究
一、引言
在许多社会科学、生物统计以及健康研究的领域中，评估多重处理（多组不同的干预或治疗方法）对个体或群体的因果效应至关重要。传统的研究方法常常受限于处理不同时间点或样本异质性所带来的偏差。近年来，基于逆概率加权的统计方法被广泛应用于这类复杂数据的研究中。这种方法能有效控制潜在的选择偏误，进而准确估计因果效应。本文将详细介绍基于逆概率加权的多重处理因果效应的研究方法，并通过一个实证案例来展示其应用。
二、逆概率加权方法概述
逆概率加权（InverseProbabilityWeighting,IPW）是一种在因果推断中常用的统计方法。它基于每个观测
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