मजबूत प्रोपेन्सिटी स्कोर वेटिंग
मजबूत प्रोपेन्सिटी स्कोर वेटिंग मानक व्युत्क्रम संभाव्यता वेटिंग का विस्तार करता है, जो प्रोपेन्सिटी स्कोर मॉडल और अत्यधिक भार के गलत विनिर्देश के खिलाफ सुरक्षा को शामिल करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रोपेन्सिटी स्कोर मॉडल अपूर्ण रूप से निर्दिष्ट होने पर भी कारण प्रभाव अनुमान विश्वसनीय बने रहें, भार छंटाई, ओवरलैप वेटिंग, या संवर्धित परिणाम मॉडल जैसी तकनीकों को जोड़ता है।
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स्रोत
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818 ↗
- Zhao, Q., Small, D. S., & Bhattacharya, B. B. (2019). Sensitivity analysis for inverse probability weighting estimators via the percentile bootstrap. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 81(4), 735-761. DOI: 10.1111/rssb.12327 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/robust-propensity-score-weighting
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- Doubly Robust Estimationकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- उपचार भारण की व्युत्क्रम प्रायिकता (IPW / IPTW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडल (MSM)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- प्रोपेंसिटी स्कोर मैचिंगअनुसंधान सांख्यिकी↔ तुलना करें
- प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंग (PSW / IPW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- कारणता के लिए संवेदनशीलता विश्लेषणकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें