ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Policy Evaluation Doubly Robust Estimation

Policy Evaluation Doubly Robust Estimation rakendab kahekordselt robustset (DR) estimaatorit avaliku poliitika või programmi põhjusliku mõju hindamiseks. See ühendab ravivõimaluse määramise mudeli (kalduvuskoefitsient) tulemusmudeliga ja nõuab, et ainult üks kahest mudelist oleks õigesti spetsifitseeritud, et saada keskmise ravivõimaluse efekti konsistentne hinnang, muutes selle vastupidavaks vahendiks programmi hindamiseks.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. 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
  2. Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Doubly Robust Estimation for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/causal-inference/policy-evaluation-doubly-robust-estimation

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti
ScholarGatePolicy Evaluation Doubly Robust Estimation (Doubly Robust Estimation for Policy Evaluation). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/causal-inference/policy-evaluation-doubly-robust-estimation · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026