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流行病学研究的目的是寻找疾病的病因，并对其产生的因果效应进行定量测量，进而预防疾病的发生。但是当一个个体在暴露的情况下发病时，我们无法测量到假若该个体不暴露时也可能发病的概率，因而，我们无法测量暴露对个体产生的效应。针对这一问题，流行病学和统计学的研究者们提出了很多解决方案。比如说，在一定的假设下，用总体平均因果效应的估计来近似代替暴露效应。本文也进行了这方面的探讨，在暴露为强可忽略的假设下，建立了因果推断的多维结构回归模型来估计总体平均因果效应。并且证明了在正态分布的假设下，该总体平均因果效应的极大似然估计是相合无偏且渐近正态的。