ইনভার্স প্রোবাবিলিটি অফ ট্রিটমেন্ট ওয়েটিং (IPW / IPTW)
ইনভার্স প্রোবাবিলিটি ওয়েটিং (Inverse Probability Weighting) হলো একটি কার্যকারণ-অনুমান (causal-inference) পদ্ধতি যা প্রতিটি পর্যবেক্ষণকে (observation) তার প্রাপ্ত চিকিৎসার সম্ভাবনার বিপরীত মান (inverse of its probability) দ্বারা ওজন (weight) প্রদান করে। Robins, Hernán এবং Brumback (2000) কর্তৃক মার্জিনাল স্ট্রাকচারাল মডেলের (marginal structural models) জন্য প্রবর্তিত এই পদ্ধতিটি একটি ছদ্ম-জনসংখ্যা (pseudo-population) তৈরি করে যেখানে চিকিৎসা পরিমাপকৃত বিভ্রান্তিকর চলক (measured confounders) থেকে স্বাধীন থাকে, ফলে নির্বাচন পক্ষপাত (selection bias) ভারসাম্যপূর্ণ হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
+54টি আরও
উৎস
- Robins, J. M., Hernán, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Cole, S. R., & Hernán, M. A. (2008). Constructing Inverse Probability Weights for Marginal Structural Models. American Journal of Epidemiology, 168(6), 656-664. DOI: 10.1093/aje/kwn164 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/inverse-probability-weighting
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- কার্যকারণ মধ্যস্থতাকারী বিশ্লেষণ (প্রাকৃতিক প্রত্যক্ষ ও পরোক্ষ প্রভাব)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (ডু-ক্যালকুলাস) ব্যবহার করে কার্যকারণ শনাক্তকরণকার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ 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 →