Izračunavanje dvostruke robustnosti (AIPW)
Izračunavanje dvostruke robustnosti, poznato i kao prošireno ponderisanje inverznom verovatnoćom (Augmented Inverse Probability Weighting, AIPW), jeste poluparametarska metoda za procenu kauzalnih efekata tretmana koja kombinuje model regresije ishoda sa modelom sklonosti (tretmana). Razvijena u radovima Robins & Rotnitzky (1995) i Bang & Robins (2005), ona ostaje konzistentna sve dok je barem jedan od dva modela ispravno specifikovan.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+50 more
Izvori
- Robins, J. M. & Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric Efficiency in Multivariate Regression Models with Missing Data. Journal of the American Statistical Association, 90(429), 122-129. DOI: 10.1080/01621459.1995.10476494 ↗
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) / Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/causal-inference/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.
- Analiza kauzalne medijacije (prirodni direktni i indirektni efekti)Kauzalno zaključivanje↔ compare
- Metoda inverzne verovatnoće tretmana (IPW / IPTW)Kauzalno zaključivanje↔ compare
- Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
- Regresija običnih najmanjih kvadrata (OLS)Ekonometrija↔ compare
- Uskladiivanje rezultata sklonostiIstraživačka statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →