বেয়েশীয় প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং
বেয়েশীয় প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (Bayesian PSM) প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং-এর ক্লাসিক্যাল পদ্ধতিকে প্রসারিত করে, যেখানে প্রোপেনসিটি মডেল প্যারামিটারের উপর একটি পূর্ববর্তী ডিস্ট্রিবিউশন (prior distribution) স্থাপন করা হয় এবং ম্যাচিং ও আউটকাম পর্যায়ে পোস্টেরিয়র অনিশ্চয়তা (posterior uncertainty) প্রচার করা হয়। এটি আনুষ্ঠানিকভাবে Kaplan এবং Chen (2012) দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল। এটি অনুমিতিগত অনিশ্চয়তার একটি নীতিগত হিসাব প্রদান করে যা ফ্রিকোয়েন্টিস্ট ম্যাচিং সাধারণত উপেক্ষা করে এবং চিকিৎসার নির্বাচনের (treatment selection) বিষয়ে পূর্ববর্তী জ্ঞান (prior knowledge) অন্তর্ভুক্ত করার সুযোগ দেয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
+1টি আরও
উৎস
- Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8 ↗
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- বেয়েশীয় ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেসকার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- Coarsened Exact Matching (CEM)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- এন্ট্রপি ব্যালান্সিংকার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- ইনভার্স প্রোবাবিলিটি অফ ট্রিটমেন্ট ওয়েটিং (IPW / IPTW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (Propensity Score Matching)গবেষণা পরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →