Maschinelles Lernen-erweitertes Marginal Structural Model (ML-MSM)
Das maschinelles Lernen-erweiterte Marginal Structural Model kombiniert die kausale Präzision von Robins et al.s MSM-Framework mit flexiblen, datenadaptiven ML-Algorithmen zur Schätzung von Propensity Scores und Outcome-Modellen. Durch den Ersatz parametrischer Nuisance-Modelle durch Ensemble-Lerner oder neuronale Netze liefern ML-MSMs valide kausale Schätzungen unter Konfundierung, ohne auf korrekt spezifizierte parametrische Formen angewiesen zu sein.
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Quellen
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Luedtke, A. R., & van der Laan, M. J. (2016). Statistical inference for the mean outcome under a possibly non-unique optimal treatment strategy. Annals of Statistics, 44(2), 713-742. DOI: 10.1214/15-AOS1384 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Marginal Structural Model with Flexible Nuisance Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/machine-learning-augmented-marginal-structural-model
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- Doubly Robust Estimation (AIPW)Kausale Inferenz↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Kausale Inferenz↔ compare
- Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation (ML-DR)Kausale Inferenz↔ compare
- Marginales Strukturelles Modell (MSM)Kausale Inferenz↔ compare
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausale Inferenz↔ compare
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