পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| ফ্রন্টডোর অ্যাডজাস্টমেন্ট (ফ্রন্টডোর ক্রাইটেরিয়ন)× | নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (ডু-ক্যালকুলাস) ব্যবহার করে কার্যকারণ শনাক্তকরণ× | রিগ্রেশন ডিসকন্টিনিউটি ডিজাইন (RDD)× | |
|---|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1995 | 2009 | 2008 |
| প্রবর্তক≠ | Judea Pearl | Judea Pearl | Imbens & Lemieux (guide to practice); Cattaneo, Idrobo & Titiunik (practical introduction) |
| ধরন≠ | Causal identification (graphical adjustment) | Causal identification framework | Quasi-experimental causal design |
| মৌলিক উৎস≠ | Pearl, J. (1995). Causal Diagrams for Empirical Research. Biometrika, 82(4), 669-688. DOI ↗ | Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521895606 | Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | frontdoor criterion, Pearl's frontdoor adjustment, frontdoor formula, Ön Kapı Düzenlemesi (Frontdoor Adjustment) | do-calculus, backdoor adjustment, Pearl causal identification, DAG ile Nedensel Tanımlama (do-calculus) | RDD, regression discontinuity design, sharp RDD, fuzzy RDD |
| সম্পর্কিত≠ | 4 | 5 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Frontdoor adjustment is Judea Pearl's graphical identification strategy, introduced in 1995, that recovers the causal effect of a treatment on an outcome through a fully mediating variable even when an unobserved confounder sits between the treatment and the outcome. It is the go-to tool when the backdoor criterion cannot be satisfied because the confounder is unmeasured. | DAG causal identification is a framework, developed by Judea Pearl (2009), that encodes causal assumptions as a directed acyclic graph and uses the do-calculus rules to determine whether and how a causal effect can be identified from observational data. It systematically handles confounders, instrumental variables, and backdoor paths. | Regression Discontinuity Design is a quasi-experimental method that identifies a causal effect by locally comparing units just above and just below a cutoff on a continuous assignment (running) variable. Formalised for applied work by Imbens and Lemieux (2008) and developed as a practical framework by Cattaneo, Idrobo, and Titiunik (2020), it estimates a local average treatment effect (LATE) at the threshold. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|
|