ScholarGate
Asisten
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Estimasi Robust Ganda yang Diperkuat Pembelajaran Mesin (ML-DR)

Estimasi robust ganda (AIPW) yang diperkuat pembelajaran mesin menggabungkan strategi identifikasi robust ganda klasik dengan model pembelajaran mesin yang fleksibel untuk fungsi-fungsi yang mengganggu — skor kecenderungan dan regresi hasil. Hasilnya adalah estimator kausal yang konsisten jika salah satu komponen ML ditentukan dengan benar, dan yang mencapai inferensi akar-n yang valid bahkan ketika model yang mengganggu diestimasi dengan regularisasi berdimensi tinggi atau pembelajar non-parametrik.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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

Dirujuk oleh

ScholarGateMachine learning-augmented doubly robust estimation (Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/causal-inference/machine-learning-augmented-doubly-robust-estimation · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026