NU.学习：跨部门的非参数和无监督学习观测数据
特别是当横截面数据为观察数据时，治疗选择的影响通过使用非参数和非监督方法，可以最好地揭示偏差和混杂“设计”给定数据的分析。。。而不是收集“设计数据”。具体来说，最能量化潜在因果关系的“效应大小分布”数字y结果变量与二进制t处理或持续电子曝光变量需要由相对匹配的区块组成具有最相似X混淆特征的实验单元（例如患者）。由于我们的NU学习方法将通过在混淆X空间，学习的隐式统计模型是单向方差分析。在效应大小的区块测量是指当治疗选择为当e-Exposure变量为数字时，二进制或其他[b]本地等级相关（LRC）有两个以上的级别（希望很多）。仪器变量（IV）方法也是以使BLOCKS内的本地平均y结果（LAO）也有贡献假设X-Covariates影响治疗时效应大小推断的信息选择或暴露水平，但对y结果没有直接影响。最后，a“Most-Like-Me”函数提供效应大小分布的直方图，以帮助医生-患者（或研究者-社会）就异质性结果进行沟通。Obenchain和Young（2013）<doi:10.1080/15598608.2013.772821>; Obenchain、Young和Krstic(2019) <doi:10.1016/j.yrtph.2019.104418>.
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