Heterogeneous Treatment Effects
Heterogeneous Treatment Effects is a machine-learning framework that estimates how a treatment effect varies across individuals — the conditional average treatment effect (CATE). It bundles meta-learner strategies such as the T-Learner, S-Learner, X-Learner and R-Learner alongside the causal forest of Wager and Athey (2018) and Künzel et al. (2019).
Forrásrekord
A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.
- Wager, S. & Athey, S. (2018). Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests. Journal of the American Statistical Association. · DOI 10.1080/01621459.2017.1319839
- Künzel, S. R., Sekhon, J. S., Bickel, P. J. & Yu, B. (2019). Metalearners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects using Machine Learning. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). · DOI 10.1073/pnas.1804597116
Kurált állítások
Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.
Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.
Kapcsolódó módszerek
A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.