Bayesian Doubly Robust Estimation
Bayesian Doubly Robust Estimation combines the classical doubly robust (DR) augmented inverse probability weighting framework with Bayesian inference. It simultaneously models the propensity score and the outcome regression, placing prior distributions over both, and derives a posterior distribution over the average treatment effect that remains consistent even if one of the two component models is misspecified.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
- Scharfstein, D., Nabi, R., Kennedy, E. H., Huang, M.-Y., Bonvini, M., & Smid, M. (2021). Semiparametric sensitivity analysis: Unmeasured confounding in observational studies. arXiv:1910.14694. · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.