Doubly Robust Estimation
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.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- 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 10.1080/01621459.1995.10476494
- 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
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.