মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড ডাবলি রোবাস্ট এস্টিমেশন (ML-DR)
মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড ডাবলি রোবাস্ট (ML-DR) এস্টিমেশন ক্লাসিক্যাল ডাবলি রোবাস্ট (AIPW) আইডেন্টিফিকেশন স্ট্র্যাটেজিকে নিউসেন্স ফাংশনগুলির জন্য ফ্লেক্সিবল মেশিন লার্নিং মডেলের সাথে একত্রিত করে — প্রোপেনসিটি স্কোর এবং আউটকাম রিগ্রেশন। এর ফলে একটি কজাল এস্টিমেটর তৈরি হয় যা কনসিস্টেন্ট যদি ML কম্পোনেন্টগুলির যেকোনো একটি সঠিকভাবে স্পেসিফাই করা থাকে, এবং যা ভ্যালিড, রুট-এন ইনফারেন্স অর্জন করে এমনকি যখন নিউসেন্স মডেলগুলি হাই-ডাইমেনশনাল রেগুলারাইজেশন বা ননপ্যারামেট্রিক লার্নার ব্যবহার করে এস্টিমেট করা হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
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 ↗
- Farrell, M. H., Liang, T., & Misra, S. (2021). Deep Neural Networks for Estimation and Inference. Econometrica, 89(1), 181-213. DOI: 10.3982/ECTA16901 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/machine-learning-augmented-doubly-robust-estimation
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেস (ডিফ-ইন-ডিফ)অর্থমিতি↔ তুলনা করুন
- দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- ইনভার্স প্রোবাবিলিটি অফ ট্রিটমেন্ট ওয়েটিং (IPW / IPTW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিংকার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- Marginal Structural Model (MSM)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- প্রোপেনসিটি স্কোর ওয়েটিং (PSW / IPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →