Policy Evaluation Doubly Robust Estimation
Policy Evaluation Doubly Robust Estimation applies the doubly robust (DR) estimator to assess the causal effect of a public policy or programme. It combines a model of treatment assignment (propensity score) with a model of the outcome, and requires only one of the two models to be correctly specified to produce a consistent estimate of the average treatment effect, making it a resilient tool for programme evaluation.
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
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. · DOI 10.1080/01621459.1994.10476818
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.