Evaluarea politicilor: Estimare robustă dublă
Evaluarea politicilor: Estimarea robustă dublă aplică estimatorul robust dublu (DR) pentru a evalua efectul cauzal al unei politici sau programe publice. Combină un model de atribuire a tratamentului (scor de propensitate) cu un model al rezultatului și necesită doar unul dintre cele două modele să fie specificat corect pentru a produce o estimare consistentă a efectului mediu al tratamentului, făcându-l un instrument rezilient pentru evaluarea programelor.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- Bang, H., & Robins, J. M. (2005). Doubly robust estimation in missing data and causal inference models. Biometrics, 61(4), 962-973. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2005.00377.x ↗
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Doubly Robust Estimation for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/policy-evaluation-doubly-robust-estimation
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Estimare Dublu Robustă (AIPW)Inferență cauzală↔ compară
- Ponderarea prin probabilitatea inversă a tratamentului (IPW / IPTW)Inferență cauzală↔ compară
- Model Structural Marginal (MSM)Inferență cauzală↔ compară
- Potrivirea scorului de propensitate pentru evaluarea politicilorInferență cauzală↔ compară
- Ponderarea Scorului de Propensitate (PSW / IPW)Inferență cauzală↔ compară
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →