মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেস (ML-DiD)
মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড DiD ক্লাসিক ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেস শনাক্তকরণ কৌশলকে নুইসেন্স ফাংশনগুলির জন্য নমনীয় ML এস্টিমেটরগুলির সাথে একত্রিত করে — প্রোপেনসিটি স্কোর এবং আউটকাম রিগ্রেশন — জটিল, উচ্চ-মাত্রিক বা অরৈখিক হলে এমনকি বৈধ কার্যকারণ অনুমান পেতে। এই পদ্ধতি, যা ডাবল/ডিবায়াসড মেশিন লার্নিং (Chernozhukov et al., 2018) এবং ডাবলি-রোবাস্ট DiD (Sant'Anna & Zhao, 2020) এর উপর ভিত্তি করে তৈরি, মূল DiD লজিক বজায় রেখে ভুল নির্দিষ্টকরণ পক্ষপাত থেকে রক্ষা করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. DOI: 10.1111/ectj.12097 ↗
- Callaway, B., & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.12.001 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/machine-learning-augmented-difference-in-differences
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.
- ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেস (ডিফ-ইন-ডিফ)অর্থমিতি↔ compare
- দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)কার্যকারণ অনুমান↔ compare
- ডাইনামিক ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেস (Dynamic Difference-in-Differences)কার্যকারণ অনুমান↔ compare
- বিষমধর্মী ট্রিটমেন্ট ইফেক্ট ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেস (HTE-DiD)কার্যকারণ অনুমান↔ compare
- প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (Propensity Score Matching)গবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- সিন্থেটিক কন্ট্রোল মেথড (SCM)কার্যকারণ অনুমান↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →