Preguntas etiquetadas con propensity-scores

La probabilidad de recibir un tratamiento dado un conjunto de covariables observadas.

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¿En qué se diferencian los puntajes de propensión de agregar covariables en una regresión, y cuándo se prefieren a la última?
Admito que soy relativamente nuevo en los puntajes de propensión y el análisis causal. Una cosa que no es obvia para mí como recién llegado es cómo el "equilibrio" usando puntajes de propensión es matemáticamente diferente de lo que sucede cuando agregamos covariables en una regresión. ¿Qué tiene de diferente …


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Cómo lidiar con datos jerárquicos / anidados en el aprendizaje automático
Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este 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", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …
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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Intervalo de confianza para el efecto del tratamiento promedio de la ponderación de puntaje de propensión?
Estoy tratando de estimar el efecto promedio del tratamiento a partir de datos de observación utilizando la ponderación de puntaje de propensión (específicamente IPTW). Creo que estoy calculando el ATE correctamente, pero no sé cómo calcular el intervalo de confianza del ATE teniendo en cuenta los pesos del puntaje de …




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En el análisis de puntaje de propensión, ¿cuáles son las opciones para lidiar con propensiones muy pequeñas o grandes?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Me interesan los datos de observación en los que la asignación del tratamiento puede explicarse extremadamente bien. Por ejemplo, una regresión logística de P (A=1 | X) = ( 1 + exp(−(Xβ)))−1P(A=1|X)=(1+exp⁡(−(Xβ)))−1\P(A =1 |X) = (1+ \exp(-(X\beta)))^{-1} si asignación de tratamiento y covariables se ajustan muy bien con prueba …


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