রোবাস্ট প্রোপেনসিটি স্কোর ওয়েটিং
Robust Propensity Score Weighting (PSW) পদ্ধতিটি প্রপেনসিটি স্কোর মডেলের ভুল নির্দিষ্টকরণ (misspecification) এবং চরম ওয়েট (extreme weights) এর বিরুদ্ধে সুরক্ষা অন্তর্ভুক্ত করে স্ট্যান্ডার্ড ইনভার্স প্রোবাবিলিটি ওয়েটিং (inverse probability weighting)-কে প্রসারিত করে। এটি ওয়েট ছাঁটাই (weight trimming), ওভারল্যাপ ওয়েটিং (overlap weighting), অথবা অগমেন্টেড আউটকাম মডেল (augmented outcome models)-এর মতো কৌশলগুলিকে একত্রিত করে যাতে প্রপেনসিটি স্কোর মডেলটি ত্রুটিপূর্ণভাবে নির্দিষ্ট করা হলেও কার্যকারণ প্রভাবের (causal effect) অনুমান নির্ভরযোগ্য থাকে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818 ↗
- Zhao, Q., Small, D. S., & Bhattacharya, B. B. (2019). Sensitivity analysis for inverse probability weighting estimators via the percentile bootstrap. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 81(4), 735-761. DOI: 10.1111/rssb.12327 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/robust-propensity-score-weighting
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
- Marginal Structural Model (MSM)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (Propensity Score Matching)গবেষণা পরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
- প্রোপেনসিটি স্কোর ওয়েটিং (PSW / IPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- Sensitivity Analysis for Causalityকার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →