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围绕同一份观察性医学数据，把多种因果推断方法在同一个研究问题上做演练与对照，看每种方法在 R 语言实现下的差异、假设依赖与适用边界。
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基于 RHC 数据的方法比较与 R 语言实现
以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。
