পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| বিষমধর্মী ট্রিটমেন্ট ইফেক্ট ইনভার্স প্রোবাবিলিটি ওয়েটিং (HTE-IPW)× | দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2003–2015 | 2005 |
| প্রবর্তক≠ | Hirano, Imbens & Ridder; further developed by Abrevaya, Hsu & Lieli | Robins & Rotnitzky; Bang & Robins |
| ধরন≠ | Causal inference / weighted regression | Semiparametric causal estimator |
| মৌলিক উৎস≠ | Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI ↗ | Robins, J. M. & Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric Efficiency in Multivariate Regression Models with Missing Data. Journal of the American Statistical Association, 90(429), 122-129. DOI ↗ |
| অপর নাম | HTE-IPW, CATE-IPW, heterogeneous IPW, conditional effect IPW | AIPW, augmented inverse probability weighting, doubly robust estimator, Çift Gürbüz Kestirici (Augmented IPW / AIPW) |
| সম্পর্কিত | 5 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | HTE-IPW extends standard inverse probability weighting to recover how causal effects vary across subgroups or covariate values. By reweighting each observation by the inverse of its estimated treatment probability, the method creates a pseudo-population in which treatment is independent of background characteristics, and then estimates conditional average treatment effects (CATEs) as a function of those characteristics. | Doubly Robust Estimation, also called Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW), is a semiparametric method for estimating causal treatment effects that combines an outcome regression model with a propensity (treatment) model. Developed in the work of Robins & Rotnitzky (1995) and Bang & Robins (2005), it stays consistent as long as at least one of the two models is correctly specified. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|