Двукратно робастна оценка при оценяване на политики
Двукратно робастната (DR) оценка прилага двукратно робастния (DR) оценител за оценка на причинно-следствения ефект на публична политика или програма. Тя комбинира модел на разпределение на третирането (пропенсити скор) с модел на резултата и изисква само един от двата модела да бъде правилно специфициран, за да се получи консистентна оценка на средния ефект от третирането, което я прави устойчив инструмент за оценка на програми.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Bang, H., & Robins, J. M. (2005). Doubly robust estimation in missing data and causal inference models. Biometrics, 61(4), 962-973. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2005.00377.x ↗
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Doubly Robust Estimation for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/causal-inference/policy-evaluation-doubly-robust-estimation
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Двойно устойчива оценка (AIPW)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Претегляне с обратна вероятност на лечението (IPW / IPTW)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Маргинален структурен модел (МСМ)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Оценка на политики чрез съвпадение по пропензити скорПричинно-следствено заключение↔ сравняване
- Претегляне с оценка на склонността (PSW / IPW)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →