Bayesian Marginal Structural Model
Bayesian Marginal Structural Model (Bayesian MSM) combines the causal identification power of inverse-probability-weighted marginal structural models with Bayesian posterior inference. Rather than relying on point estimates and asymptotic standard errors, it propagates uncertainty through a full posterior distribution over causal effect parameters, offering coherent uncertainty quantification for causal effects of time-varying treatments.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
- Saarela, O., Stephens, D. A., Moodie, E. E. M., & Klein, M. B. (2015). On Bayesian estimation of marginal structural models. Biometrics, 71(2), 279-288. · DOI 10.1111/biom.12269
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. · DOI 10.1097/00001648-200009000-00011
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.