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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

बेयसियन प्रोपेन्सिटी स्कोर वेटिंग

बेयसियन प्रोपेन्सिटी स्कोर वेटिंग, प्रोपेन्सिटी स्कोर के लिए एक बेयसियन मॉडल को व्युत्क्रम संभाव्यता वेटिंग के साथ जोड़कर अवलोकन संबंधी डेटा में कारण उपचार प्रभावों का अनुमान लगाता है। प्रोपेन्सिटी-स्कोर मापदंडों पर एक पूर्वधारणा रखकर और वेटिंग चरण के माध्यम से पश्च अनिश्चितता को प्रसारित करके, यह दृष्टिकोण औसत उपचार प्रभाव के लिए पूरी तरह से संभाव्य अनिश्चितता अंतराल प्रदान करता है, जिसमें स्कोर मॉडल और परिणाम दोनों में अनिश्चितता का हिसाब रखा जाता है।

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स्रोत

  1. McCandless, L. C., Gustafson, P., & Austin, P. C. (2009). Bayesian propensity score analysis for observational data. Statistics in Medicine, 28(1), 94–112. DOI: 10.1002/sim.3460
  2. Saarela, O., Stephens, D. A., Moodie, E. E. M., & Klein, M. B. (2015). On Bayesian estimation of marginal structural models. Biometrics, 71(2), 279–288. DOI: 10.1111/biom.12269

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-propensity-score-weighting

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ScholarGateBayesian Propensity Score Weighting (Bayesian Propensity Score Weighting for Causal Inference). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-propensity-score-weighting · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026