মেশিন লার্নিং-বর্ধিত ইভেন্ট স্টাডি ডিজাইন
মেশিন লার্নিং-বর্ধিত ইভেন্ট স্টাডি ডিজাইন প্রথাগত ইভেন্ট স্টাডি ফ্রেমওয়ার্ককে — যা একটি ট্রিটমেন্ট তারিখের আশেপাশে ফলাফলের গতিবিধি অনুসরণ করে — এমএল-ভিত্তিক পদ্ধতি যেমন ডাবল/ডিবায়াসড মেশিন লার্নিং (DML) বা রেগুলারাইজড রিগ্রেশনের সাথে একত্রিত করে, যা উচ্চ-মাত্রিক কোভেরিয়েট পরিচালনা করতে, কনফাউন্ডার নিয়ন্ত্রণ উন্নত করতে এবং যখন কোভেরিয়েট স্পেস প্রচলিত রিগ্রেশনের পক্ষে নির্ভরযোগ্যভাবে পরিচালনা করার জন্য খুব বড় হয় তখন বৈধ কার্যকারণ অনুমান তৈরি করতে পারে।
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 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. W. (2022). Design-based analysis in difference-in-differences settings with staggered adoption. Journal of Econometrics, 226(1), 62-79. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.10.012 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Event Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/machine-learning-augmented-event-study-design
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
- ডাইনামিক ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্সেস (Dynamic Difference-in-Differences)কার্যকারণ অনুমান↔ compare
- প্যানেল ইভেন্ট স্টাডিকার্যকারণ অনুমান↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →