Bayesian Propensity Score Matching
Bayesian Propensity Score Matching (Bayesian PSM) extends classical propensity score matching by placing a prior distribution over the propensity model parameters and propagating posterior uncertainty through the matching and outcome stages. Introduced formally by Kaplan and Chen (2012), it offers a principled account of estimation uncertainty that frequentist matching commonly ignores, and allows incorporation of substantive prior knowledge about treatment selection.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
- 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
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.