Flerperiodig dubbelt robust estimering
Flerperiodig dubbelt robust (DR) estimering utvidgar det klassiska dubbelt robusta tillvägagångssättet till longitudinella inställningar med flera behandlingsperioder och tidpunkter. Den kombinerar en utfallsprognosmodell och en propensity score-modell för varje period, och bibehåller konsistensen av den kausala effektestimatet så länge minst en av de två modellerna är korrekt specificerad vid varje tidpunkt.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Metodkarta
Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.
Källor
- 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 ↗
- Callaway, B., & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.12.001 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Doubly Robust Causal Effect Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/causal-inference/multi-period-doubly-robust-estimation
Vilken metod?
Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.
- Differens-i-differens (DiD)Ekonometri↔ jämför
- Dubbelt robust skattning (AIPW)Kausal inferens↔ jämför
- Dynamisk Differens-i-DifferensKausal inferens↔ jämför
- Viktning med inversa sannolikheter för behandling (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ jämför
- Marginal Structural Model (MSM)Kausal inferens↔ jämför
- Propensity score-matchningForskningsstatistik↔ jämför
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →