পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| বিষমধর্মী চিকিৎসা প্রভাব (CATE / মেটা-লার্নার)× | রিগ্রেশন ডিসকন্টিনিউটি ডিজাইন (RDD)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2018 | 2008 |
| প্রবর্তক≠ | Wager & Athey (causal forest); Künzel et al. (meta-learners) | Imbens & Lemieux (guide to practice); Cattaneo, Idrobo & Titiunik (practical introduction) |
| ধরন≠ | Causal machine-learning framework | Quasi-experimental causal design |
| মৌলিক উৎস≠ | Wager, S. & Athey, S. (2018). Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests. Journal of the American Statistical Association. DOI ↗ | Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | conditional average treatment effect, CATE, meta-learners, causal forest | RDD, regression discontinuity design, sharp RDD, fuzzy RDD |
| সম্পর্কিত | 5 | 5 |
| 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). | 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 ↗ |
|
|