बहु-अवधि प्रोपेन्सिटी स्कोर वेटिंग
बहु-अवधि प्रोपेन्सिटी स्कोर वेटिंग मानक प्रोपेन्सिटी स्कोर वेटिंग फ्रेमवर्क को बार-बार माप और समय-परिवर्तनीय उपचारों वाली सेटिंग्स तक विस्तारित करती है। यह प्रत्येक समय बिंदु पर स्थिर व्युत्क्रम संभाव्यता भार (IPW) का निर्माण करती है ताकि भारित नमूना यादृच्छिक प्रयोगों के अनुक्रम जैसा दिखे, जिससे अनुदैर्ध्य भ्रम के तहत कारण प्रभावों का निष्पक्ष अनुमान लगाया जा सके।
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स्रोत
- Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link ↗
- Cole, S. R., & Hernán, M. A. (2008). Constructing inverse probability weights for marginal structural models. American Journal of Epidemiology, 168(6), 656-664. DOI: 10.1093/aje/kwn164 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/multi-period-propensity-score-weighting
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- उपचार भारण की व्युत्क्रम प्रायिकता (IPW / IPTW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडल (MSM)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- पैनल डेटा प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंगकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंग (PSW / IPW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें