মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড ম্যাচিং এস্টিমেটর
মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড ম্যাচিং এস্টিমেটর ক্লাসিক্যাল নিয়ারেস্ট-নেইবার বা প্রোপেনসিটি-স্কোর ম্যাচিংকে এমএল অ্যালগরিদমগুলির সাথে—যেমন ল্যাসো, র্যান্ডম ফরেস্ট, বা গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং—সহযোগী ভ্যারিয়েবল নির্বাচন, প্রোপেনসিটি স্কোর অনুমান এবং অবশিষ্ট পক্ষপাত সংশোধন করার জন্য একত্রিত করে। এর ফলে একটি ম্যাচিং-ভিত্তিক কার্যকারণ এস্টিমেটর তৈরি হয় যা উচ্চ-মাত্রিক কনফাউন্ডিংয়ের অধীনে বৈধ থাকে, যেখানে প্রচলিত হস্ত-নির্দিষ্ট ম্যাচিং ব্যর্থ 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 ↗
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2006). Large sample properties of matching estimators for average treatment effects. Econometrica, 74(1), 235-267. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2006.00655.x ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Matching Estimator for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/machine-learning-augmented-matching-estimator
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- ইনভার্স প্রোবাবিলিটি অফ ট্রিটমেন্ট ওয়েটিং (IPW / IPTW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড ডাবলি রোবাস্ট এস্টিমেশন (ML-DR)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- ম্যাচিং এস্টিমেটরকার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (Propensity Score Matching)গবেষণা পরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →