Estimació Doblement Robusta de l'Avaluació de Polítiques
L'Estimació Doblement Robusta (DR) aplica l'estimador doblement robust per avaluar l'efecte causal d'una política o programa públic. Combina un model d'assignació del tractament (puntuació de propensió) amb un model del resultat, i només requereix que un dels dos models estigui correctament especificat per produir una estimació consistent de l'efecte mitjà del tractament, convertint-lo en una eina resilient per a l'avaluació de programes.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Bang, H., & Robins, J. M. (2005). Doubly robust estimation in missing data and causal inference models. Biometrics, 61(4), 962-973. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2005.00377.x ↗
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Doubly Robust Estimation for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/causal-inference/policy-evaluation-doubly-robust-estimation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Estimació Doblement Robusta (AIPW)Inferència causal↔ compare
- Pes pesat per la probabilitat inversa (IPW / IPTW)Inferència causal↔ compare
- Model Estructural Marginal (MSM)Inferència causal↔ compare
- Avaluació de polítiques mitjançant puntuació de propensióInferència causal↔ compare
- Ponderació per puntuació de propensió (PSW / IPW)Inferència causal↔ compare
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →