Regression modelQuasi-experimental / causal inference
이질적 처리 효과의 이중 강건 추정
이질적 처리 효과(HTE)의 이중 강건 추정은 치료의 인과적 효과가 하위 그룹 또는 개별 공변량 값에 따라 어떻게 달라지는지를 추정합니다. 결과 모델과 성향 점수 모델을 결합함으로써, 두 모델 중 하나라도 올바르게 지정되면 일관성을 유지하며, 교차 적합(cross-fitting)을 통해 유연한 기계 학습 무해 추정기(nuisance estimator)를 지원하여 유효한 조건부 평균 처리 효과(CATE) 추정치를 생성합니다.
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출처
- Kennedy, E. H. (2023). Towards optimal doubly robust estimation of heterogeneous causal effects. Electronic Journal of Statistics, 17(2), 3008-3049. DOI: 10.1214/23-EJS2157 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Doubly Robust Estimation of Heterogeneous Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-doubly-robust-estimation
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- 이중 강건 추정 (AIPW)인과추론↔ 비교
- 역확률 가중치 (Inverse Probability Weighting, IPW / IPTW)인과추론↔ 비교
- 기계 학습 증강 이중 강건 추정 (ML-DR)인과추론↔ 비교
- Marginal Structural Model (MSM)인과추론↔ 비교
- 성향 점수 가중치 (PSW / IPW)인과추론↔ 비교
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