本文研究了在无混杂情况下各种平均处理效果的双鲁棒估计。我们统一和扩展了许多最近的文献，提供了一个非常一般的识别结果，其中包括二进制和多值处理;非归一化和归一化加权;逆概率加权(IPW)和双鲁棒估计。我们还考虑到亚人群特定的平均治疗效应，其中亚人群可以以任意方式基于协变量值。与Wooldridge(2007)类似，我们然后讨论了使用线性指数族的准对数似然(QLL)来估计条件均值。