ScholarGate
Asistent
Machine learningCausal ML

Ciljana procjena maksimalne vjerodostojnosti (TMLE)

Ciljana procjena maksimalne vjerodostojnosti (TMLE) je poluparametarska, dvostruko robusna metoda kauzalnog zaključivanja koju su uveli Mark van der Laan i Daniel Rubin 2006. godine. Ona kombinira fleksibilne modele strojnog učenja i za ishod i za mehanizam dodjele tretmana, a zatim primjenjuje ciljani korak koji ponovno prilagođava početni model ishoda specifično kako bi se smanjila pristranost za unaprijed određeni kauzalni procjenitelj, poput prosječnog efekta tretmana. TMLE se široko koristi u epidemiologiji, biostatistici i ekonomiji zdravstva pri procjeni kauzalnih efekata iz opservacijskih podataka.

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. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 2). Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/causal-inference/targeted-maximum-likelihood

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
ScholarGateTargeted Maximum Likelihood Estimation (Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/causal-inference/targeted-maximum-likelihood · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026