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基于子模型加权的因果效应估计方法
1
作者
耿智琳
张丽丽
+1 位作者
张耀峰
张志刚
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第12期35-39,共5页
在因果推断中,为更好地从观测性研究数据中获得无偏的处理效应,经常使用基于倾向得分的方法来平衡处理组和对照组。文章基于倾向得分逆概率加权方法,提出了一种子模型加权方法。该方法首先通过不同的变量组合来构建若干子模型;然后对子...
在因果推断中,为更好地从观测性研究数据中获得无偏的处理效应,经常使用基于倾向得分的方法来平衡处理组和对照组。文章基于倾向得分逆概率加权方法,提出了一种子模型加权方法。该方法首先通过不同的变量组合来构建若干子模型;然后对子模型的倾向得分进行加权,进而得到加权倾向得分;最后使用加权倾向得分估计平均处理效应(ATE)值。实验结果表明:提出的子模型加权法不仅能调整观测性研究数据中存在的混杂偏倚,而且能有效提升ATE的估计效果,在ATE估计中优于传统的基于倾向得分的逆概率加权法。
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关键词
处理效应
因果推断
倾向得分
子模型加权
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题名
基于子模型加权的因果效应估计方法
1
作者
耿智琳
张丽丽
张耀峰
张志刚
机构
湖北经济学院统计与数学学院
湖北经济学院湖北数据与分析中心
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第12期35-39,共5页
基金
国家社会科学基金资助项目(19BTJ030)
湖北省教育厅科学研究计划项目(D20222202)。
文摘
在因果推断中,为更好地从观测性研究数据中获得无偏的处理效应,经常使用基于倾向得分的方法来平衡处理组和对照组。文章基于倾向得分逆概率加权方法,提出了一种子模型加权方法。该方法首先通过不同的变量组合来构建若干子模型;然后对子模型的倾向得分进行加权,进而得到加权倾向得分;最后使用加权倾向得分估计平均处理效应(ATE)值。实验结果表明:提出的子模型加权法不仅能调整观测性研究数据中存在的混杂偏倚,而且能有效提升ATE的估计效果,在ATE估计中优于传统的基于倾向得分的逆概率加权法。
关键词
处理效应
因果推断
倾向得分
子模型加权
Keywords
treatment effect
causal inference
propensity score
sub-model weighting
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子模型加权的因果效应估计方法
耿智琳
张丽丽
张耀峰
张志刚
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023
0
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