Heterogeneous Treatment Effects
Heterogeneous Treatment Effects is a machine-learning framework that estimates how a treatment effect varies across individuals — the conditional average treatment effect (CATE). It bundles meta-learner strategies such as the T-Learner, S-Learner, X-Learner and R-Learner alongside the causal forest of Wager and Athey (2018) and Künzel et al. (2019).
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Wager, S. & Athey, S. (2018). Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests. Journal of the American Statistical Association. · DOI 10.1080/01621459.2017.1319839
- Künzel, S. R., Sekhon, J. S., Bickel, P. J. & Yu, B. (2019). Metalearners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects using Machine Learning. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). · DOI 10.1073/pnas.1804597116
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.