Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Пространственная двойная робастная оценка

Пространственная двойная робастная оценка — это полупараметрический метод причинно-следственного вывода, который объединяет взвешивание по обратному вероятностному счету с моделированием регрессии исходов, обеспечивая защиту от неправильной спецификации любого из компонентов, явно учитывая при этом пространственную автокорреляцию между единицами. Он расширяет классический оценщик дополненного взвешивания по обратному вероятностному счету (AIPW) на случаи, когда назначение лечения и исходы географически кластеризованы или пространственно зависимы.

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.

Источники

  1. Papadogeorgou, G., Mealli, F., & Zigler, C. M. (2019). Causal inference with interfering units for cluster and population level treatment allocation programs. Biometrics, 75(3), 778-787. DOI: 10.1111/biom.13049
  2. Kennedy, E. H. (2016). Semiparametric theory and empirical processes in causal inference. In H. He, P. Wu, & D.-G. Chen (Eds.), Statistical Causal Inferences and Their Applications in Public Health Research (pp. 141-167). Springer. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Doubly Robust Causal Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/spatial-doubly-robust-estimation

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

ScholarGateSpatial Doubly Robust Estimation (Spatial Doubly Robust Causal Estimation). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/spatial-doubly-robust-estimation · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026