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treatment效应的定义τxEYi1−Yi0∣XixτxEYi1​−Yi0​∣Xi​x在特征XixX_i = xXi​x下，treatment效应τx\tau(x)τx的期望值。Yi1Y_i^{(1)}Yi1​和Yi0Y_i^{(0)}Yi0​分别代表处理组和对照组的潜在结果。无偏估计器EYiWiex−1−Wi1−ex∣XixτxEYi​。

文章开发了一个称为CausalEGM的估计因果效应的通用框架，通过对生成模型进行编码，该框架可在二元和连续Treatment环境中应用。在潜在结果框架中，通过对无混杂性的假设，我们建立了高维协变量空间与一个已知密度的低维潜在空间（例如，多元正态分布）之间的双向转换。通过这种方式，CausalEGM同时解耦了协变量对Treatment和结果的依赖关系，并将协变量映射到低维潜在空间。通过在低维潜在特征上进行条件操作，CausalEGM可以估计每个个体的因果效应或在整个人群中的平均因果效应。