ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Bayesovská dvojitě robustní regrese

Bayesovská dvojitě robustní regrese kombinuje klasický dvojitě robustní (DR) rámec vážení inverzní pravděpodobnosti s Bayesovskou inferencí. Současně modeluje skóre sklonu a regresní model výsledku, umisťuje na oba apriorní distribuce a odvozuje aposteriorní distribuci průměrného efektu léčby, která zůstává konzistentní, i když je jeden ze dvou komponentních modelů nesprávně specifikován.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. 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
  2. Scharfstein, D., Nabi, R., Kennedy, E. H., Huang, M.-Y., Bonvini, M., & Smid, M. (2021). Semiparametric sensitivity analysis: Unmeasured confounding in observational studies. arXiv:1910.14694. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Doubly Robust Estimation of Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/causal-inference/bayesian-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.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Doubly Robust Estimation (Bayesian Doubly Robust Estimation of Average Treatment Effects). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/causal-inference/bayesian-doubly-robust-estimation · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026