ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Potrivirea dinamică a scorului de propensitate

Potrivirea dinamică a scorului de propensitate (DPSM) extinde potrivirea clasică a scorului de propensitate la setări în care tratamentul este atribuit în mod repetat în timp, iar alegerile anterioare de tratament influențează pe cele ulterioare. Estimează efectul cauzal al secvențelor complete de tratament sau al schimbărilor de regim prin construirea de comparații potrivite la fiecare punct de decizie, utilizând istoricul complet al covariabilelor și tratamentele anterioare.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDescarcă prezentarea

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

Surse

  1. Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3
  2. Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGateDynamic Propensity Score Matching (Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026