Pencocokan Skor Propensitas Dinamis
Pencocokan Skor Propensitas Dinamis (DPSM) memperluas pencocokan skor propensitas klasik ke pengaturan di mana perlakuan diberikan berulang kali dari waktu ke waktu dan pilihan perlakuan sebelumnya memengaruhi pilihan selanjutnya. Metode ini memperkirakan efek kausal dari seluruh urutan perlakuan atau perubahan rezim dengan membangun perbandingan yang dicocokkan pada setiap titik keputusan menggunakan riwayat lengkap kovariat dan perlakuan sebelumnya.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Peta metode
Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.
Sumber
- Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3 ↗
- Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments. ScholarGate. https://scholargate.app/id/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching
Metode yang mana?
Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.
- Estimasi Robust Ganda (AIPW)Inferensi Kausal↔ bandingkan
- Difference-in-Differences DinamisInferensi Kausal↔ bandingkan
- Bobot Probabilitas Invers (IPW / IPTW)Inferensi Kausal↔ bandingkan
- Model Struktural Marginal (MSM)Inferensi Kausal↔ bandingkan
- Pencocokan Skor PropensitasStatistika Penelitian↔ bandingkan
- Pembobotan Skor Propensitas (PSW / IPW)Inferensi Kausal↔ bandingkan
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →