मशीन लर्निंग-संवर्धित प्लेसबो परीक्षण
मशीन लर्निंग-संवर्धित प्लेसबो परीक्षण एक कारण-अनुमान सत्यापन तकनीक है जो पहचान रणनीति पर मिथ्याकरण जांच करने के लिए लचीले एमएल अनुमानकों - जैसे कारण वन, लासो, या डबल/डीबायस्ड एमएल - का उपयोग करती है। वास्तविक उपचार असाइनमेंट को प्लेसबो (नकली) असाइनमेंट से बदलकर और अनुमानित प्रभाव के शून्य तक गिरने की पुष्टि करके, शोधकर्ता पुष्टि करते हैं कि उनके कारण निष्कर्ष मॉडल की गलत विनिर्देश या भ्रम के कलाकृतियाँ नहीं हैं।
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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. (2019). Machine learning methods that economists should know about. Annual Review of Economics, 11, 685-725. DOI: 10.1146/annurev-economics-080217-053433 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Placebo Test for Causal Identification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-placebo-test
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