التقدير المستهدف بأقصى احتمالية (TMLE)
التقدير المستهدف بأقصى احتمالية (TMLE) هو طريقة استدلال سببي شبه بارامتري، مزدوجة المتانة، قدمها مارك فان دير لان ودانيال روبين في عام 2006. تجمع هذه الطريقة بين نماذج التعلم الآلي المرنة لكل من النتيجة وآلية تعيين المعالجة، ثم تطبق خطوة استهداف تعيد ملاءمة نموذج النتيجة الأولي خصيصًا لتقليل التحيز لمقدّر سببي محدد مسبقًا مثل متوسط تأثير المعالجة. يُستخدم TMLE على نطاق واسع في علم الأوبئة، والإحصاء الحيوي، والاقتصاد الصحي عند تقدير التأثيرات السببية من البيانات الرصدية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- van der Laan, M. J., & Rubin, D. (2006). Targeted maximum likelihood learning. The International Journal of Biostatistics, 2(1). DOI: 10.2202/1557-4679.1043 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/targeted-maximum-likelihood
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التعلم الآلي المزدوجالاستدلال السببي↔ compare
- التقدير المتين المزدوج (AIPW)الاستدلال السببي↔ compare
- الترجيح الاحتمالي العكسي (IPW / IPTW)الاستدلال السببي↔ compare