Regression modelQuasi-experimental / causal inference

बायेसियन एन्ट्रॉपी बैलेंसिंग

बायेसियन एन्ट्रॉपी बैलेंसिंग, क्लासिकल एन्ट्रॉपी बैलेंसिंग दृष्टिकोण का विस्तार है — जो नियंत्रण इकाइयों को इस प्रकार पुनर्वितरित करता है कि उनके सहचर क्षण उपचारित समूह से बिल्कुल मेल खाते हैं — इस पुनर्वितरण को बायेसियन फ्रेमवर्क में एम्बेड करके। यह शोधकर्ताओं को उपचार की प्रवृत्तियों के बारे में पूर्व मान्यताओं को शामिल करने, पैरामीटर अनिश्चितता को अंतिम कारण अनुमान में प्रसारित करने और केवल शास्त्रीय विश्वास अंतराल के बजाय विश्वसनीय अंतराल प्राप्त करने की अनुमति देता है।

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स्रोत

  1. Hainmueller, J. (2012). Entropy balancing for causal effects: A multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025
  2. Vegetabile, B. G., Griffin, B. A., Coffman, D. L., Cefalu, M., Robbins, M. W., & McCaffrey, D. F. (2021). Nonparametric estimation of population average dose-response curves using entropy balancing weights for continuous exposures. Health Services and Outcomes Research Methodology, 21(1), 69-110. DOI: 10.1007/s10742-020-00236-2

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Entropy Balancing for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-entropy-balancing

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ScholarGateBayesian Entropy Balancing (Bayesian Entropy Balancing for Causal Inference). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-entropy-balancing · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026