CIMTx：一个利用观测数据进行多处理因果推断的 R 包

CIMTx 提供高效且统一的函数，以使用观测数据实现针对多处理的现代因果推断方法，重点关注二元结果。这些方法包括回归调整、逆处理概率加权、贝叶斯加性回归树、基于广义倾向得分多元样条的回归调整、向量匹配和 targeted maximum likelihood estimation（目标最大似然估计）。此外，CIMTx 展示了用户可模拟符合多处理设定中复杂数据结构的数据的方式。进而，CIMTx 包提供一组独特功能以应对关键因果假设： positivity（正值性）与 ignorability（可忽略性）。对于正值性假设，CIMTx 展示了使用逆处理概率加权、贝叶斯加性回归树和向量匹配识别保留推断单元的共同支持区域的技术。为处理可忽略性假设，CIMTx 提供灵活的蒙特卡洛敏感性分析方法，以评估因果结论如何随可忽略处理分配的偏离程度不同而改变。