लक्षित अधिकतम संभावना अनुमान (TMLE)
लक्षित अधिकतम संभावना अनुमान (TMLE) एक अर्ध-पैरामीट्रिक, दोहरा सुदृढ़ कारण अनुमान विधि है जिसे मार्क वैन डेर लान और डैनियल रुबिन ने 2006 में प्रस्तुत किया था। यह परिणाम और उपचार असाइनमेंट तंत्र दोनों के लिए लचीले मशीन लर्निंग मॉडल को जोड़ती है, फिर एक लक्ष्यीकरण चरण लागू करती है जो विशेष रूप से औसत उपचार प्रभाव जैसे पूर्व-निर्दिष्ट कारण अनुमानक के लिए पूर्वाग्रह को कम करने के लिए प्रारंभिक परिणाम मॉडल को फिर से फिट करती है। TMLE का व्यापक रूप से महामारी विज्ञान, बायोस्टैटिस्टिक्स और स्वास्थ्य अर्थशास्त्र में अवलोकन संबंधी डेटा से कारण प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जाता है।
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स्रोत
- van der Laan, M. J., & Rubin, D. (2006). Targeted maximum likelihood learning. The International Journal of Biostatistics, 2(1). DOI: 10.2202/1557-4679.1043 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/targeted-maximum-likelihood
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