बायेसियन डबली रोबस्ट एस्टिमेशन
बायेसियन डबली रोबस्ट एस्टिमेशन (Bayesian Doubly Robust Estimation) शास्त्रीय डबली रोबस्ट (DR) ऑग्मेंटेड इनवर्स प्रोबेबिलिटी वेटिंग फ्रेमवर्क को बायेसियन अनुमान के साथ जोड़ता है। यह एक साथ प्रोपेन्सिटी स्कोर और आउटकम रिग्रेशन को मॉडल करता है, दोनों पर प्रायर डिस्ट्रिब्यूशन (prior distributions) रखता है, और एवरेज ट्रीटमेंट इफेक्ट (average treatment effect) पर एक पोस्टीरियर डिस्ट्रिब्यूशन (posterior distribution) प्राप्त करता है जो तब भी सुसंगत रहता है जब दो घटक मॉडलों में से एक गलत निर्दिष्ट हो।
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स्रोत
- 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 ↗
- Scharfstein, D., Nabi, R., Kennedy, E. H., Huang, M.-Y., Bonvini, M., & Smid, M. (2021). Semiparametric sensitivity analysis: Unmeasured confounding in observational studies. arXiv:1910.14694. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Doubly Robust Estimation of Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-doubly-robust-estimation
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