बायेसियन प्रोपेंसिटी स्कोर मैचिंग
बायेसियन प्रोपेंसिटी स्कोर मैचिंग (बायेसियन पीएसएम) प्रोपेंसिटी मॉडल पैरामीटर्स पर एक पूर्व वितरण रखकर और मिलान और परिणाम चरणों के माध्यम से पश्च अनिश्चितता को प्रसारित करके शास्त्रीय प्रोपेंसिटी स्कोर मैचिंग का विस्तार करता है। औपचारिक रूप से कप्लान और चेन (2012) द्वारा प्रस्तुत, यह अनुमान अनिश्चितता का एक सैद्धांतिक खाता प्रदान करता है जिसे बार-बार होने वाली मिलान अक्सर अनदेखा करती है, और उपचार चयन के बारे में विषयगत पूर्व ज्ञान के समावेश की अनुमति देती है।
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स्रोत
- Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8 ↗
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
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