Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Байесовское сопоставление по показателю склонности

Байесовское сопоставление по показателю склонности (Bayesian PSM) расширяет классическое сопоставление по показателю склонности, помещая априорное распределение на параметры модели склонности и распространяя апостериорную неопределенность через этапы сопоставления и оценки исходов. Формально введенное Капланом и Ченом (2012), оно предлагает обоснованный учет неопределенности оценки, которую часто игнорирует частотное сопоставление, и позволяет включать существенные априорные знания о выборе лечения.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

Источники

  1. Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8
  2. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching

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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateBayesian Propensity Score Matching (Bayesian Propensity Score Matching Estimator). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026