トレーニングサンプル内の異なる被験者から発生する効果的な平均因果効果を正確に推定するためには、以下の手順が有効です：
主題特徴量の抽出: 異なる被験者間で共通している特徴や個別性を抽出します。これにより、各被験者ごとの固有要素を捉えてモデル化します。
主題辞書構築: 各被験者から得られた特徴量を元に、それぞれの主題プロトタイプ（confounder）を作成します。このステップでは、各主題ごとに一貫した属性集合を表現し、モデル学習時に使用します。
適応的集約戦略: 主題辞書から適切な重み付けされた平均因果効果を計算する際、各主題ごとの影響度合いや比率を考慮した適応的集約戦略が重要です。これにより、全体的な因果関係が正確かつ公平に評価されます。
結果解釈: 得られた結果は明瞭かつ直感的であるほど良好です。分析結果はモデル設計や予測精度向上策へ反映されるべきです。
以上の手法およびアプローチは、トレーニングサンプル内で複数の被験者間で発生する影響力やバイアスを最小限化し、真実味ある予測および信頼性高い分析結果を得るために役立ちます。