Regression modelQuasi-experimental / causal inference

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.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. 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
  2. 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.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateMachine learning-augmented doubly robust estimation (Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/causal-inference/machine-learning-augmented-doubly-robust-estimation · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026