我正在尝试使用 R 中的 DAG 来估计因果效应。虽然现在我可以拟合贝叶斯网络，绘制 DAG，并且可以验证我的模型的独立条件，但我仍然不知道如何将 do()-Operator 实现为由 Pearl(2008) 在贝叶斯网络中定义。由于回归等所需的假设，我想避免将 DAG 单独用作回归的变量选择方法，因为它经常这样做。我宁愿尝试找到一种直接在贝叶斯网络中估计效果的方法。
例如，如果我试图估计吸烟 (S) 对血压 (B) 的影响，这两者都受到一些社会经济变量 (SV) 的影响。所以 DAG 将属于 S <- SV -> B 和 S -> B 的类型。我如何估计吸烟对血压的治疗效果，即 E[血压|do(吸烟 = True)]？R中有实现吗？我没有找到使用非常强大的 bnlearn 包的正确方法，现在我没有想法。