방법 증거 기록
Bayesian Marginal Structural Model
Bayesian Marginal Structural Model (Bayesian MSM) combines the causal identification power of inverse-probability-weighted marginal structural models with Bayesian posterior inference. Rather than relying on point estimates and asymptotic standard errors, it propagates uncertainty through a full posterior distribution over causal effect parameters, offering coherent uncertainty quantification for causal effects of time-varying treatments.
원본 기록
방법의 원본 기록에서 그대로 복사된 인용입니다. 이로부터 수준별 검증이 추론되지 않습니다.
Bayesian Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting
분류학적 방법 기록 · regression-model / causal-inference
- Saarela, O., Stephens, D. A., Moodie, E. E. M., & Klein, M. B. (2015). On Bayesian estimation of marginal structural models. Biometrics, 71(2), 279-288. · DOI 10.1111/biom.12269
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. · DOI 10.1097/00001648-200009000-00011
큐레이션된 주장
각각 자체 평가와 함께 증거 원장에 유지된 주장입니다.
아직 큐레이션된 주장이 없습니다
원장에 주장 평가가 없는 경우 이 보기에서는 주장 평가를 만들지 않습니다.
관련 방법
방법 그래프에서 생성되었으며 기계가 제안한 관계로 표시됩니다 — 증거 주장이 추론되지 않습니다.