Regression modelQuasi-experimental / causal inference

策略评估双重稳健估计

策略评估双重稳健估计应用双重稳健（DR）估计量来评估公共政策或计划的因果效应。它结合了处理分配模型（倾向得分）和结果模型，并且只需要两个模型中的一个被正确指定即可产生平均处理效应的一致估计，使其成为项目评估的稳健工具。

在 MethodMind 中打开即将推出视频即将推出下载幻灯片

阅读完整方法

仅限会员

使用免费账户登录即可阅读本节。

方法图谱

相关方法的邻域——选择一个节点以展开探索。

策略评估双重稳健估计

双重稳健估计（AIPW）逆概率治疗加权法 (IPW / IPTW)Marginal Structural Mode…政策评估倾向得分匹配倾向得分加权法 (PSW / IPW)

来源

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 ↗

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 3). Doubly Robust Estimation for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/causal-inference/policy-evaluation-doubly-robust-estimation

选用哪种方法？

将本方法与其最相近的同类并置，并排研读——本馆将书籍铺陈于案上，取舍则由您定夺。

并排比较 →

发现本页有问题？报告或提出修改建议 →