পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| বিষমধর্মী চিকিৎসা প্রভাব (CATE / মেটা-লার্নার)× | ফ্রন্টডোর অ্যাডজাস্টমেন্ট (ফ্রন্টডোর ক্রাইটেরিয়ন)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2018 | 1995 |
| প্রবর্তক≠ | Wager & Athey (causal forest); Künzel et al. (meta-learners) | Judea Pearl |
| ধরন≠ | Causal machine-learning framework | Causal identification (graphical adjustment) |
| মৌলিক উৎস≠ | Wager, S. & Athey, S. (2018). Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests. Journal of the American Statistical Association. DOI ↗ | Pearl, J. (1995). Causal Diagrams for Empirical Research. Biometrika, 82(4), 669-688. DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | conditional average treatment effect, CATE, meta-learners, causal forest | frontdoor criterion, Pearl's frontdoor adjustment, frontdoor formula, Ön Kapı Düzenlemesi (Frontdoor Adjustment) |
| সম্পর্কিত≠ | 5 | 4 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Heterogeneous Treatment Effects is a machine-learning framework that estimates how a treatment effect varies across individuals — the conditional average treatment effect (CATE). It bundles meta-learner strategies such as the T-Learner, S-Learner, X-Learner and R-Learner alongside the causal forest of Wager and Athey (2018) and Künzel et al. (2019). | 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. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|