Qanday qilib ikki barobar mustahkam baholash?

Ikki barobar ishonchli baholash, sababli chiqarish va statistikada, davolash yoki ta'sirni baholash uchun ikki yondashuvni birlashtiradigan metoddir: natija modeli (outcome model) va ehtimollik modeli (propensity score model). Bu metod, agar kamida bir model to'g'ri belgilangan bo'lsa, baholashning barqarorligini ta'minlaydi.

Ikki barobar ishonchli baholashni qo'llash, modellarda xato ehtimoli bo'lsa va kuzatilgan ma'lumotlar mavjud bo'lsa, xatoliklarni kamaytirish va aniqlikni oshirish imkonini beradi. Bu uplift-model qilish va sababli tahlil vazifalarida ayniqsa foydalidir.

Ikki barobar ishonchli baholash formulasi misoli:

[ \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) ]

bu yerda:

• (T_i) davolash indikatoridir,
• (e(X_i)) davolash tayinlash ehtimoli,
• (Y_i) kuzatilgan natija,
• (\hat{m}(X_i)), (\hat{m}_1(X_i)), (\hat{m}_0(X_i)) davolash va davolashsiz natija baholashlaridir.