Rummelig dobbelt robust estimering
Rummelig dobbelt robust estimering er en semiparametrisk kausal inferensmetode, der kombinerer propensity score-vægtning med outcome regressionsmodellering — hvilket giver beskyttelse mod fejlspecifikation af en af komponenterne — samtidig med at den eksplicit tager højde for rumlig autokorrelation blandt enheder. Den udvider den klassiske augmented inverse probability weighting (AIPW) estimator til situationer, hvor behandlingsallokering og outcomes er geografisk klyngede eller rumligt afhængige.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Papadogeorgou, G., Mealli, F., & Zigler, C. M. (2019). Causal inference with interfering units for cluster and population level treatment allocation programs. Biometrics, 75(3), 778-787. DOI: 10.1111/biom.13049 ↗
- Kennedy, E. H. (2016). Semiparametric theory and empirical processes in causal inference. In H. He, P. Wu, & D.-G. Chen (Eds.), Statistical Causal Inferences and Their Applications in Public Health Research (pp. 141-167). Springer. link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Doubly Robust Causal Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/da/causal-inference/spatial-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.
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Økonometri↔ compare
- Dobbelt Robust Estimation (AIPW)Kausal inferens↔ compare
- Geografisk vægtede regression (GWR)Rumlig analyse↔ compare
- Vægtning med den inverse behandlingssandsynlighed (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →