Эки тараптуу бекем баалоо эмне?

Көп жактан туруктуу баалоо — бул себептүү чыгаруучу жана статистикада колдонулган ыкма, ал дарылоо же таасирдин эффектин баалоо үчүн эки ыкманы бириктирет: натыйжа моделин (outcome model) жана таасирдин скоры моделин (propensity score model). Бул ыкма баалоонун туруктуулугун камсыздайт: эгер кеминде бир модел туура белгиленсе, эффекттин баалоосу туруктуу болот.

Көп жактан туруктуу баалоону колдонуу ката кетирүүнү азайтууга жана тактыкты жогорулатууга мүмкүндүк берет, эгер маалыматтар байкоо жүргүзүлүп жатса жана моделдерде ката болушу мүмкүн. Бул uplift моделдөө жана себептүү анализде өзгөчө пайдалуу.

Көп жактан туруктуу баалоонун мисалы:

[ \hat{\tau}{DR} = \frac{1}{n} \sum{i=1}^n \left( \frac{T_i - e(X_i)}{e(X_i)(1 - e(X_i))} (Y_i - \hat{m}(X_i)) + \hat{m}_1(X_i) - \hat{m}_0(X_i) \right) ]

мында:

• (T_i) дарылоо көрсөткүчү,
• (e(X_i)) дарылоо белгилөө мүмкүнчүлүгү,
• (Y_i) байкоо жүргүзүлгөн натыйжа,
• (\hat{m}(X_i)), (\hat{m}_1(X_i)), (\hat{m}_0(X_i)) — дарылоо жана дарылоо болбогон учурдагы натыйжаны баалоо.