Domande taggate «propensity-scores»

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In che modo i punteggi di propensione sono diversi dall'aggiunta di covariate in una regressione e quando sono preferiti a quest'ultima?
Ammetto di essere relativamente nuovo ai punteggi di propensione e all'analisi causale. Una cosa che non è ovvio per me come nuovo arrivato è come il "bilanciamento" usando i punteggi di propensione sia matematicamente diverso da quello che succede quando aggiungiamo covariate in una regressione? Cosa c'è di diverso nell'operazione, …
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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Perché la corrispondenza del punteggio di propensione funziona per l'inferenza causale?
La corrispondenza del punteggio di propensione viene utilizzata per fare inferenze causali negli studi osservazionali (vedi il documento Rosenbaum / Rubin ). Qual è la semplice intuizione dietro perché funziona? In altre parole, perché se ci assicuriamo che la probabilità di partecipare al trattamento sia uguale per i due gruppi, …
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Spiegazione intuitiva della probabilità inversa di pesi di trattamento (IPTW) nella ponderazione del punteggio di propensione?
Comprendo i meccanismi di calcolo dei pesi utilizzando i punteggi di propensione : e quindi applicando i pesi in un'analisi di regressione e che i pesi servono a "controlla" o dissocia gli effetti delle covariate nelle popolazioni del gruppo di trattamento e controllo con la variabile di risultato.p (xio)p(Xio)p(x_i)wi , …
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Intervallo di confidenza per l'effetto medio del trattamento basato sulla ponderazione del punteggio di propensione?
Sto cercando di stimare l'effetto medio del trattamento dai dati osservazionali usando la ponderazione del punteggio di propensione (in particolare IPTW). Penso di calcolare correttamente l'ATE, ma non so come calcolare l'intervallo di confidenza dell'ATE tenendo conto dei pesi inversi del punteggio di propensione. Ecco l'equazione che sto usando per …
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