Record di evidenza del metodo

Targeted Maximum Likelihood Estimation

Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE) is a semiparametric, doubly robust causal inference method introduced by Mark van der Laan and Daniel Rubin in 2006. It combines flexible machine learning models for both the outcome and the treatment assignment mechanism, then applies a targeting step that re-fits the initial outcome model specifically to reduce bias for a pre-specified causal estimand such as the average treatment effect. TMLE is widely used in epidemiology, biostatistics, and health economics when estimating causal effects from observational data.

Sources recorded, not reviewed

Record di origine

Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.

Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)

Record tassonomico del metodo · ml-model / causal-inference

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

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Affermazioni curate

Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.

Nessuna affermazione curata ancora

Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.

Metodi correlati

Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.

Taxonomic bucketDouble Machine Learningmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainDoubly Robust Estimationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainInverse Probability Weightingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.