学习了很长时间的因果知识，人们经常想通过因果关系的发现，尽可能的解答反事实的问题，那么什么是反事实呢？ 白话的表达是， 当你做了动作A以后，如果不做会有什么样的后果就是一种因果表达。例如“如果选择复读，是否能考上清华的问题？”反事实因果模型我们先来介绍因果模型的一种形式化的定义。因果模型是一个三元组的模型，M=<U,V,F>M=<U,V,F>M=<U,V,F>.

咱们先通过一个例子来引出今天的话题。大家一直怀疑避孕药会在女性的身体形成血栓，同时还能降低怀孕率。怀孕又对血栓的形成具有负面的作用（怀孕导致血栓的形成。）所以如果我们想要探索避孕药和血栓形成的关系仅仅通过控制中间变量怀孕是不足够看清楚关系的。必须要对那些使用避孕药之前就怀孕的，以及通过非药物手段进行避孕的女性进行研究。详细的说是通过条件化中间变量（怀孕），即使避孕药和血栓形成没有直接效应，也可能产

匹配方法的思路十分简单，它的基本原理就是找到可观测变量相同的情况下接受处置的个体和未被接受处置的个体，通过对比他们之间的差异从而计算处置效应。描述起来十分通俗易懂，但是实际操作的时候，它会有一些方法，接下来我们来看看这一章的内容。匹配方法的理解如果处置组和控制组的个体是随机分配的，那么它的估计应该是不存在差异的。换言之就是处置状态不受到可观测变量和不可观测变量的混淆影响。这里我们简单举例一个场景，

之前我们定义因果关系都是保证条件不变，因某个特定的解析变量的变化导致的被解释变量的变化，定义为因果效应，而实际的工作中，几乎是不会有这样的机会，我们面对的场景往往是一个动作做了以后，不知道如果这个时刻不做会取得如何的效果。这章咱们就要考虑一下这个因果推断的难题啦。潜在结果如果某个个体受到了处置行为，$D_$(例如服药),他的后果就是$Y_$,为$Y_(1)$,如果没有接受处置那么就是$Y_(0)$