Ładuje się......

Bayesian Nonparametric Generative Models for Causal Inference with Missing at Random Covariates

We propose a general Bayesian nonparametric (BNP) approach to causal inference in the point treatment setting. The joint distribution of the observed data (outcome, treatment, and confounders) is modeled using an enriched Dirichlet process. The combination of the observed data model and causal assum...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:Biometrics
Główni autorzy: Ro, Jason, Lum, Kirsten J., Zeldow, Bret, Dworkin, Jordan D., Re, Vincent Lo, Daniels, Michael J.
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: 2018
Hasła przedmiotowe:
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7568223/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29579341
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1111/biom.12875
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!