基于距离轮廓的度量空间因果推断

研究提出基于距离轮廓的“轮廓因果效应” $\Delta(\omega,t)$，用于在度量空间中推断分布、协方差矩阵和网络等对象值结果的因果效应。该框架结合交叉拟合双重稳健分数、高维高斯近似与乘子自举，构建出同时置信带并实现全局检验。实验表明，该检验能捕捉 Fréchet 均值遗漏的集中效应，且在存在混杂时实证检验水准保持在名义水平附近。