Estimasi Robust Ganda (AIPW)
Estimasi Robust Ganda, juga disebut Penimbangan Probabilitas Invers yang Diperluas (AIPW), adalah metode semiparametrik untuk mengestimasi efek kausal pengobatan yang menggabungkan model regresi hasil dengan model kecenderungan (pengobatan). Dikembangkan dalam karya Robins & Rotnitzky (1995) dan Bang & Robins (2005), metode ini tetap konsisten selama setidaknya salah satu dari dua model tersebut dispesifikasikan dengan benar.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+50 more
Sumber
- Robins, J. M. & Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric Efficiency in Multivariate Regression Models with Missing Data. Journal of the American Statistical Association, 90(429), 122-129. DOI: 10.1080/01621459.1995.10476494 ↗
- Bang, H. & Robins, J. M. (2005). Doubly Robust Estimation in Missing Data and Causal Inference Models. Biometrics, 61(4), 962-973. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2005.00377.x ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) / Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/id/causal-inference/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.
- Analisis Mediasi Kausal (Efek Langsung dan Tidak Langsung Alami)Inferensi Kausal↔ compare
- Bobot Probabilitas Invers (IPW / IPTW)Inferensi Kausal↔ compare
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Pencocokan Skor PropensitasStatistika Penelitian↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →