稳定单位处理值假设（SUTVA）

别名一致性假设

1. 任何样本的response，不会受其他样本所受的treatment而发生变化
2. 对于同质的样本或个体而言，一种treatment只会导致一种outcome

正值假设（overlap）

确保对于任意特征的样本集合，treatment=1和treatment=0的结果均存在。也就是说，对于任意特征X，每个对象接受treatment或control的概率都为正值

条件独立性假设（CIA）

别名无偏性假设，Ignorability

1. 完全同质的样本，施加相同的treatment得到的outcome一致
2. 完全同质的样本，他们受到treatment的概率也一致（Unconfoundeness Assumption） 即，给定特征X，treatment变量和outcome之间的关系是独立的，$P(0),P(1)\perp\!\!\!\perp T | X$