estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name=“backdoor.linear_regression”)，除了backdoor.linear_regression，还有什么方法，请写出代码

除了`backdoor.linear_regression`方法，还有其他一些用于估计因果效应的方法。以下是一些常见的方法及其对应的代码示例：

1. 基于倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的方法：

estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="propensity_score_matching")

2. 基于工具变量回归（Instrumental Variable Regression）的方法：

estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="instrumental_variable_regression")

3. 基于平均处理效果（Average Treatment Effect on the Treated, ATE）的方法：

estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="average_treatment_effect")

4. 基于条件处理效果（Conditional Treatment Effect, CTE）的方法：

estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="conditional_treatment_effect")

请注意，这些方法的具体实现和可用性取决于您使用的因果推断库或框架。在实际使用中，请查阅相关文档以了解支持的方法和相应的参数设置。