Machine Learning-Augmented Placebo Test
De machine learning-augmented placebo test is een validatietechniek voor causale inferentie die flexibele ML-schatters gebruikt — zoals causale forests, LASSO, of double/debiased ML — om falsificatiecontroles uit te voeren op een identificatiestrategie. Door echte behandelingsassignaties te vervangen door placebo (nep)assignaties en te verifiëren dat het geschatte effect tot nul reduceert, bevestigen onderzoekers dat hun causale bevindingen geen artefacten zijn van model-misspecificatie of confounding.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. W. (2019). Machine learning methods that economists should know about. Annual Review of Economics, 11, 685-725. DOI: 10.1146/annurev-economics-080217-053433 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Placebo Test for Causal Identification. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/machine-learning-augmented-placebo-test
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Difference-in-Differences (DiD)Econometrie↔ compare
- Instrumentele Variabelen (IV) Methode voor Causale InferentieGezondheidseconomie↔ compare
- Synthetische Controle Methode (SCM)Causale inferentie↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →