کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The identification theory for causal effects in directed acyclic graphs (DAGs) with hidden variables is well-developed, but methods for estimating and inferring functionals beyond the g-formula remain limited. Previous studies have proposed semiparametric estimators for identifiable functionals in a broad class of DAGs with hidden variables. While demonstrating double robustness in some models, existing estimators face challenges, particularly with density estimation and numerical integration for continuous variables, and their estimates may fall outside the parameter space of the target estimand. Their asymptotic properties are also underexplored, especially when using flexible statistical and machine learning models for nuisance estimation. This study addresses these challenges by introducing novel one-step corrected plug-in and targeted minimum loss-based estimators of causal effects for a class of DAGs that extend classical back-door and front-door criteria (known as the treatment primal fixability criterion in prior literature). These estimators leverage machine learning to minimize modeling assumptions while ensuring key statistical properties such as asymptotic linearity, double robustness, efficiency, and staying within the bounds of the target parameter space. We establish conditions for nuisance functional estimates in terms of L2(P)-norms to achieve root-n consistent causal effect estimates. To facilitate practical application, we have developed the flexCausal package in R.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
نظریه شناسایی برای اثرات علّی در نمودارهای حکیمیک کارگردانی (DAG) با متغیرهای پنهان به خوبی توسعه یافته است ، اما روش هایی برای تخمین و استنباط عملکردهای فراتر از شکل G محدود است.مطالعات قبلی برآوردگرهای نیمهرامتری را برای عملکردهای قابل شناسایی در یک کلاس گسترده از DAG ها با متغیرهای پنهان ارائه داده اند.در حالی که نشان دادن استحکام مضاعف در برخی از مدل ها ، برآوردگرهای موجود با چالش هایی روبرو هستند ، به ویژه با برآورد چگالی و ادغام عددی برای متغیرهای مداوم ، و تخمین آنها ممکن است خارج از فضای پارامتر برآورد هدف باشد.خصوصیات بدون علامت آنها نیز مورد استفاده قرار نمی گیرد ، به خصوص هنگام استفاده از مدل های آماری انعطاف پذیر آماری و ماشین برای برآورد مزاحمت.این مطالعه با معرفی پلاگین اصلاح شده یک مرحله ای جدید و حداقل برآوردگرهای مبتنی بر ضرر از اثرات علیت برای یک کلاس از DAG که معیارهای کلاسیک پشتی و درب جلوی کلاسیک را گسترش می دهد ، به این چالش ها می پردازد (معروف به معیار تثبیت اولیه درمان در درمان درادبیات قبلی).این برآوردگرها از یادگیری ماشین استفاده می کنند تا فرضیات مدل سازی را به حداقل برسانند و در عین حال از خصوصیات آماری کلیدی مانند خطی بدون علامت ، استحکام مضاعف ، کارآیی و ماندن در محدوده فضای پارامتر هدف استفاده کنند.ما برای دستیابی به برآوردهای اثر علیت سازگار با ریشه- N ، شرایط را برای برآوردهای عملکردی مزاحمت از نظر L2 (P) ایجاد می کنیم.برای تسهیل کاربرد عملی ، بسته FlexCausal را در R. توسعه داده ایم
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
