ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Rozšírený marginálny štrukturálny model s podporou strojového učenia (ML-MSM)

Rozšírený marginálny štrukturálny model s podporou strojového učenia kombinuje kauzálnu rigoróznosť rámca MSM od Robinsa et al. s flexibilnými, dátovo adaptívnymi ML algoritmami na odhad sklonových skóre a modelov výsledkov. Nahradením parametrických modelov rušivých vplyvov ensemble learnerami alebo neurónovými sieťami, ML-MSM obnovujú platné kauzálne odhady pri konfoundingu bez toho, aby sa spoliehali na správne špecifikované parametrické formy.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  1. Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011
  2. Luedtke, A. R., & van der Laan, M. J. (2016). Statistical inference for the mean outcome under a possibly non-unique optimal treatment strategy. Annals of Statistics, 44(2), 713-742. DOI: 10.1214/15-AOS1384

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Marginal Structural Model with Flexible Nuisance Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/causal-inference/machine-learning-augmented-marginal-structural-model

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
ScholarGateMachine Learning-Augmented Marginal Structural Model (Machine Learning-Augmented Marginal Structural Model with Flexible Nuisance Estimation). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/causal-inference/machine-learning-augmented-marginal-structural-model · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026