CausalGAM：用广义加性模型估计因果效应

实现各种平均估值器治疗效果-逆概率加权（IPW）估计，增广逆概率加权（AIPW）估计器和标准回归估计量-利用广义可加模型治疗分配模型和/或结果模型。参见：Glynn，Adam N。和凯文·奎因。2010年，“增强反演简介倾向加权估计。“政治分析.18:36-56。

版本：	0.1-4
取决于：	R（≥2.9.0），伽马（≥1.0.1）
出版：	2017-10-19
作者：	亚当·格林，凯文·奎因
维护人员：	凯文·奎因（Kevin Quinn）<kmq at umich.edu>
许可证：	GPL-2型
需要编译：	不
材料：	自述文件
在视图中：	因果推理
CRAN检查：	因果GAM结果

文档：

参考手册：

因果GAM.pdf

下载内容：

包源：	因果GAM_0.1-4.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：因果GAM_0.1-4.zip，r版本：因果GAM_0.1-4.zip，r-旧版本：因果GAM_0.1-4.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：因果GAM_0.1-4.tgz，r-oldrel（arm64）：因果GAM_0.1-4.tgz，r-release（x86_64）：因果GAM_0.1-4.tgz，r-oldrel（x86_64）：因果GAM_0.1-4.tgz
旧资料来源：	CausalGAM存档

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