手法証拠記録
Bayesian Sensitivity Analysis for Causality
Bayesian sensitivity analysis for causality quantifies how much an unmeasured confounder would need to influence both treatment assignment and outcome to overturn a causal conclusion. Rather than testing a single worst-case scenario, it places prior distributions over the strength of hidden confounding, propagates uncertainty through a full Bayesian model, and reports a posterior distribution for the causal effect that honestly reflects what is and is not identified from observed data.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Bayesian Sensitivity Analysis for Unmeasured Confounding in Causal Inference
分類的手法記録 · regression-model / causal-inference
- McCandless, L. C., Gustafson, P., & Austin, P. C. (2007). Bayesian propensity score analysis for observational data. Statistics in Medicine, 26(8), 1704-1718. · DOI 10.1002/sim.3460
- Gustafson, P. (2015). Bayesian Inference for Partially Identified Models: Exploring the Limits of Limited Data. CRC Press / Chapman & Hall. · ISBN 9781439869390
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
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