Topeltrobustne hindamine (AIPW)
Topeltrobustne hindamine, mida nimetatakse ka täiendatud pöörd-tõenäosuse kaalutluseks (AIPW), on poolparameetriline meetod kausaalsete töötlusefektide hindamiseks, mis ühendab tulemuse regressioonimudeli propensiteedi (töötluse) mudeliga. Robins & Rotnitzky (1995) ja Bang & Robins (2005) töödes arendatud meetod jääb konsistentseks seni, kuni vähemalt üks kahest mudelist on õigesti spetsifitseeritud.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+50 more
Allikad
- Robins, J. M. & Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric Efficiency in Multivariate Regression Models with Missing Data. Journal of the American Statistical Association, 90(429), 122-129. DOI: 10.1080/01621459.1995.10476494 ↗
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) / Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/causal-inference/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.
- Põhjuslik mediatsioonianalüüs (looduslikud otsesed ja kaudsed mõjud)Põhjuslik järeldamine↔ compare
- Pöörd-tõenäosuskaalutamine (IPW / IPTW)Põhjuslik järeldamine↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ compare
- Kalduvusskoori sobitamineUurimisstatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →