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Causal inference and the data-fusion problem
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AbstractWe review concepts, principles, and tools that unify current approaches to causal analysi... AbstractWe review concepts, principles, and tools that unify current approaches to causal analysis and attend to new challenges presented by big data. In particular, we address the problem of data fusion—piecing together multiple datasets collected under heterogeneous conditions (i.e., different populations, regimes, and sampling methods) to obtain valid answers to queries of interest. The availab