गतिशील प्रपेंसिटी स्कोर मैचिंग
गतिशील प्रपेंसिटी स्कोर मैचिंग (DPSM) क्लासिक प्रपेंसिटी स्कोर मैचिंग का विस्तार उन सेटिंग्स में करता है जहाँ उपचार समय के साथ बार-बार असाइन किया जाता है और पहले के उपचार विकल्प बाद वाले को प्रभावित करते हैं। यह प्रत्येक निर्णय बिंदु पर सहचरों और पिछले उपचारों के पूर्ण इतिहास का उपयोग करके मिलान की गई तुलनाओं का निर्माण करके संपूर्ण उपचार अनुक्रमों या व्यवस्था परिवर्तनों के कारण प्रभाव का अनुमान लगाता है।
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स्रोत
- Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3 ↗
- Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching
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- डायनामिक डिफरेंस-इन-डिफरेंस (Dynamic Difference-in-Differences)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- उपचार भारण की व्युत्क्रम प्रायिकता (IPW / IPTW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडल (MSM)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
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- प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंग (PSW / IPW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें