Procjena uvećana strojnim učenjem i dvostruko robusna (ML-DR)
Procjena uvećana strojnim učenjem i dvostruko robusna (ML-DR) kombinira klasičnu strategiju identifikacije dvostruko robusne (AIPW) s fleksibilnim modelima strojnog učenja za pomoćne funkcije — rezultat je uzročni procjenitelj koji je dosljedan ako je bilo koja ML komponenta ispravno specificirana, te koji postiže valjanu, root-n inferenciju čak i kada se pomoćni modeli procjenjuju pomoću regularizacije visoke dimenzionalnosti ili neparametrijskih učenika.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
- Farrell, M. H., Liang, T., & Misra, S. (2021). Deep Neural Networks for Estimation and Inference. Econometrica, 89(1), 181-213. DOI: 10.3982/ECTA16901 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/causal-inference/machine-learning-augmented-doubly-robust-estimation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Metoda razlika u razlikama (engl. Difference-in-Differences, DiD)Ekonometrija↔ compare
- Udvostručeno robusna procjena (AIPW)Uzročno zaključivanje↔ compare
- Uteživanje inverznom vjerojatnošću tretmana (IPW / IPTW)Uzročno zaključivanje↔ compare
- Strojno učenje-augmentirano podudaranje rezultata sklonostiUzročno zaključivanje↔ compare
- Marginal Structural Model (MSM)Uzročno zaključivanje↔ compare
- Težinsko ponderiranje sklonosnim rezultatom (PSW / IPW)Uzročno zaključivanje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →