লক্ষ্যযুক্ত সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা প্রাক্কলন (TMLE)
লক্ষ্যযুক্ত সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা প্রাক্কলন (TMLE) হল একটি আধা-প্যারামেট্রিক, দ্বৈতভাবে শক্তিশালী কার্যকারণ অনুমান পদ্ধতি যা ২০০৬ সালে মার্ক ভ্যান ডার ল্যান এবং ড্যানিয়েল রুবিন প্রবর্তন করেন। এটি ফলাফল এবং চিকিৎসা নির্ধারণ প্রক্রিয়া উভয়ের জন্য নমনীয় মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে একত্রিত করে, তারপর একটি লক্ষ্যযুক্ত ধাপ প্রয়োগ করে যা একটি পূর্ব-নির্দিষ্ট কার্যকারণ অনুমানক, যেমন গড় চিকিৎসার প্রভাব, এর জন্য পক্ষপাত কমাতে বিশেষভাবে প্রাথমিক ফলাফল মডেলটিকে পুনরায় ফিট করে। TMLE পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা থেকে কার্যকারণ প্রভাব অনুমান করার সময় মহামারীবিদ্যা, বায়োস্ট্যাটিস্টিকস এবং স্বাস্থ্য অর্থনীতিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
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
- van der Laan, M. J., & Rubin, D. (2006). Targeted maximum likelihood learning. The International Journal of Biostatistics, 2(1). DOI: 10.2202/1557-4679.1043 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/targeted-maximum-likelihood
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.
- Double Machine Learningকার্যকারণ অনুমান↔ compare
- দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)কার্যকারণ অনুমান↔ compare
- ইনভার্স প্রোবাবিলিটি অফ ট্রিটমেন্ট ওয়েটিং (IPW / IPTW)কার্যকারণ অনুমান↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →