Methodenbewijsdossier
Heterogeneous Treatment Effects
Heterogeneous Treatment Effects is a machine-learning framework that estimates how a treatment effect varies across individuals — the conditional average treatment effect (CATE). It bundles meta-learner strategies such as the T-Learner, S-Learner, X-Learner and R-Learner alongside the causal forest of Wager and Athey (2018) and Künzel et al. (2019).
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
Heterogeneous Treatment Effects (CATE / Meta-Learners)
Taxonomisch methodendossier · regression-model / causal-inference
- Wager, S. & Athey, S. (2018). Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests. Journal of the American Statistical Association. · DOI 10.1080/01621459.2017.1319839
- Künzel, S. R., Sekhon, J. S., Bickel, P. J. & Yu, B. (2019). Metalearners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects using Machine Learning. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). · DOI 10.1073/pnas.1804597116
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Nog geen gecureerde claims
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.