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5.4.1 g-估计与边际结构模型（MSM） 5.4.1 g-估计与边际结构模型（MSM） 想象一下，你正面对一堆纵向数据：患者在不同时间点接受治疗，结局如生存时间不断演化，却被层层嵌套的混杂因素干扰——既往病史、随访时的生活习惯，甚至治疗决策本身随时间变化。这种场景下，传统回归模型往往捉襟见肘，因为它们难以捕捉时间依赖的因果效应。这时，g-估计和边际结构模型（MSM）如同一把精密的手术刀，精准剥离混杂，直击因果核心。 会员。《5.4.1 g-估计与边际结构模型（MSM）》收录于灏天文库文集《因果推断 (Causal Inference)》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号30784。

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