Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dynamické párování na základě sklonu (Dynamic Propensity Score Matching)

Dynamické párování na základě sklonu (DPSM) rozšiřuje klasické párování na základě sklonu na situace, kde je léčba aplikována opakovaně v průběhu času a dřívější volby léčby ovlivňují pozdější. Odhaduje kauzální efekt celých sekvencí léčby nebo změn režimu konstrukcí párovaných srovnání v každém rozhodovacím bodě s využitím celé historie kovariátů a předchozích léčeb.

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. Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3
  2. Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching

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

Odkazuje sem

ScholarGateDynamic Propensity Score Matching (Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026