MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2894669578 · doi:10.1002/sta4.205

A doubly robust weighting estimator of the average treatment effect on the treated

2018· article· en· W2894669578 sur OpenAlexafffund
Erica E. M. Moodie, Olli Saarela, David A. Stephens

Notice bibliographique

RevueStat · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEstimatorWeightingMathematicsStatisticsMatching (statistics)Inverse probability weightingMinimum-variance unbiased estimatorEstimationSampling (signal processing)InverseComputer scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce an importance sampling derivation of the average treatment effect on the treated and extend this to incorporate an augmentation term to allow doubly robust estimation of the average treatment effect on the treated. Unlike the matching estimator of the average treatment effect on the treated, the augmented inverse weighted estimator that results from the importance sampling approach has regular asymptotic properties and does not result in any datapoints being excluded from the estimation. Following simulations, we apply the doubly robust, augmented weighted estimator to a U.S. national survey of health to examine the impact of smoking on sleep, and we use techniques developed for other doubly robust estimators to demonstrate model validity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStatMême sujetAdvanced Causal Inference TechniquesTravaux en français237 207