ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Bayesiano podudaranje rezultata sklonosti

Bayesiano podudaranje rezultata sklonosti (Bayesian PSM) proširuje klasično podudaranje rezultata sklonosti uvođenjem apriorne distribucije nad parametrima modela sklonosti i propagiranjem posteriorne neizvjesnosti kroz faze podudaranja i ishoda. Formalno uvedeno od strane Kaplana i Chena (2012), nudi principijelan pristup procjeni neizvjesnosti koju često zanemaruje frekventističko podudaranje, te omogućuje uključivanje supstantivnog apriornog znanja o odabiru tretmana.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroPreuzmi prezentaciju

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

+1 više

Izvori

  1. Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8
  2. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo

Citirana u

ScholarGateBayesian Propensity Score Matching (Bayesian Propensity Score Matching Estimator). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026