Tratamiento efecto estimación en análisis de supervivencia utilizando modelos de aprendizaje profundo basados en cópulas para inferencia causal
Autores: Kim, Jong-Min
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Tratamiento efecto estimación en análisis de supervivencia utilizando modelos de aprendizaje profundo basados en cópulas para inferencia causal
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Aprendizaje profundo basado en copulas
Pesos de Horvitz-Thompson
Ponderación por probabilidad inversa de tratamiento
Estimación del efecto del tratamiento
Emparejamiento de puntajes de propensión
Regresión logística
Licencia
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Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio compara el rendimiento de los métodos estadísticos basados en Copula con pesos HT e IPTW, emparejamiento de puntajes de propensión (PSM) y regresión logística en la estimación del efecto del tratamiento (ATE) utilizando datos simulados y del mundo real.
Descripción
Este estudio compara el rendimiento de los métodos estadísticos basados en Copula con pesos HT e IPTW, emparejamiento de puntajes de propensión (PSM) y regresión logística en la estimación del efecto del tratamiento (ATE) utilizando datos simulados y del mundo real.