পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| ডাইনামিক ম্যাচিং এস্টিমেটর× | ইনভার্স প্রোবাবিলিটি অফ ট্রিটমেন্ট ওয়েটিং (IPW / IPTW)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2010 | 2000 |
| প্রবর্তক≠ | Lechner & Miquel (2010); building on Heckman, Ichimura & Todd (1998) | Robins, Hernán & Brumback |
| ধরন≠ | Nonparametric causal inference / matching | Causal inference weighting estimator |
| মৌলিক উৎস≠ | Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI ↗ | Robins, J. M., Hernán, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | dynamic treatment matching, sequential matching estimator, dynamic selection-on-observables, DME | IPW, IPTW, inverse probability of treatment weighting, marginal structural model weighting |
| সম্পর্কিত≠ | 6 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | The Dynamic Matching Estimator extends standard matching methods to settings where treatment is assigned sequentially over multiple periods. Instead of a single treatment decision, units receive or forgo treatment at each time point, and the estimator identifies causal effects of entire treatment histories by matching on time-varying covariates and past treatment paths, under sequential conditional independence assumptions. | Inverse Probability Weighting is a causal-inference method that assigns each observation a weight equal to the inverse of its probability of receiving the treatment it actually received. Introduced by Robins, Hernán and Brumback (2000) for marginal structural models, it builds a pseudo-population in which treatment is independent of measured confounders, balancing selection bias. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|