Perguntas com a marcação «survey-weights»



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Na análise do escore de propensão, quais são as opções para lidar com propensões muito pequenas ou grandes?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Estou preocupado com dados observacionais nos quais a atribuição do tratamento pode ser explicada extremamente bem. Por exemplo, uma regressão logística de P(A=1|X)=(1+exp(−(Xβ)))−1P(A=1|X)=(1+exp⁡(−(Xβ)))−1\P(A =1 |X) = (1+ \exp(-(X\beta)))^{-1} wehre AAA atribuição tratamento e XXX covariáveis tem ajuste muito bom com muito alto teste AUC>.80AUC>.80AUC >.80 ou mesmo >.90>.90>.90 . …
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