Bayesian Propensity Score Matching
Bayesian Propensity Score Matching (Bayesian PSM) extends classical propensity score matching by placing a prior distribution over the propensity model parameters and propagating posterior uncertainty through the matching and outcome stages. Introduced formally by Kaplan and Chen (2012), it offers a principled account of estimation uncertainty that frequentist matching commonly ignores, and allows incorporation of substantive prior knowledge about treatment selection.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. · DOI 10.1007/s11336-012-9262-8
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. · DOI 10.1093/biomet/70.1.41
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.