मशीन लर्निंग-संवर्धित घटना अध्ययन डिज़ाइन
मशीन लर्निंग-संवर्धित घटना अध्ययन डिज़ाइन मानक घटना अध्ययन ढांचे को जोड़ता है — जो उपचार तिथि के आसपास परिणाम की गतिशीलता का पता लगाता है — एमएल-आधारित विधियों जैसे डबल/डीबायस्ड मशीन लर्निंग (डीएमएल) या नियमितीकृत प्रतिगमन के साथ उच्च-आयामी सहचरों को संभालने, भ्रमित करने वाले नियंत्रण में सुधार करने और मान्य कारण अनुमान उत्पन्न करने के लिए जब सहचर स्थान पारंपरिक प्रतिगमन के लिए बहुत बड़ा होता है ताकि मज़बूती से प्रबंधित किया जा सके।
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स्रोत
- Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. DOI: 10.1111/ectj.12097 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. W. (2022). Design-based analysis in difference-in-differences settings with staggered adoption. Journal of Econometrics, 226(1), 62-79. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.10.012 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Event Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-event-study-design
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