Buchumschlag

Estimating Propensities of Selection for Big Datasets via Data Integration

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ang, Lyndon, Clark, Robert, Loong, Bronwyn, Holmberg, Anders
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

An Empirical Comparison of Methods to Produce Business Statistics Using Non-Probability Data
von: Ang, Lyndon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Shrinkage with a Nonparametric Bayesian Lasso
von: Marin, Santiago, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BOB: Bayesian Optimized Bootstrap for Uncertainty Quantification in Gaussian Mixture Models
von: Marin, Santiago, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian nonparametric modeling of dynamic pollution clusters through an autoregressive logistic-beta Stirling-gamma process
von: Marin, Santiago, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Estimation of Propensity Scores for Integrating Multiple Cohorts with High-Dimensional Covariates
von: Guha, Subharup, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian-based Propensity Score Subclassification Estimator
von: Orihara, Shunichiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Local Balance Calibration for Nonparametric Propensity Score Estimation
von: Peng, Maosen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

balnet: Pathwise Estimation of Covariate Balancing Propensity Scores
von: Sverdrup, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Calibrated Data-Driven Approach for Small Area Estimation using Big Data
von: Tam, Siu-Ming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Conservativeness of Robust Variance Estimators in Propensity Score Weighted Cox Models
von: Morita, Hiroya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Recover Experimental Data with Selection Bias using Counterfactual Logic
von: He, Jingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simultaneous Estimation and Model Choice for Big Discrete Time-to-Event Data with Additive Predictors
von: Müller, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Propensity Score Alignment of Unpaired Multimodal Data
von: Xi, Johnny, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Impact of Non-Informative Censoring on Propensity Score Based Estimation of Marginal Hazard Ratios
von: Barros, Guilherme W. F., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparing Propensity Score-Based Methods in Estimating the Treatment Effects: A Simulation Study
von: Poletto, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Propensity Score Augmentation in Matching-based Estimation of Causal Effects
von: Ulloa-Pérez, Ernesto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Propensity Score Propagation: A General Framework for Design-Based Inference with Unknown Propensity Scores
von: Heng, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Effect Estimation after Propensity Score Trimming with Continuous Treatments
von: Branson, Zach, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Estimating Shapley Effects in Big-Data Emulation and Regression Settings using Bayesian Additive Regression Trees
von: Horiguchi, Akira, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Application of Propensity Score Models and Causal Estimators in Observational Studies under Model Misspecification
von: Das, Apu Chandra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Inference with MNAR Self-Masking Confounders: A Stratified Delta-Imputed Propensity Estimation Method
von: Sium, Md. Niamul Islam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Using Overlap Weights to Address Extreme Propensity Scores in Estimating Restricted Mean Counterfactual Survival Times
von: Cao, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improving Variance and Confidence Interval Estimation in Small-Sample Propensity Score Analyses: Bootstrap vs. Asymptotic Methods
von: Zhang, Baoshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Balanced Subsampling for Big Data with Categorical Covariates
von: Wang, Lin
Veröffentlicht: (2022)

Calibration Strategies for Robust Causal Estimation: Theoretical and Empirical Insights on Propensity Score-Based Estimators
von: Klaassen, Sven, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Propensity Score Analysis with Guaranteed Subgroup Balance
von: Li, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Estimation Based on Neighborhood Selection for Matrix-variate Data
von: Shin, Minsub, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-Data-Splitting Estimator Selection for Regression in Exponential Families
von: Chen, Juntong
Veröffentlicht: (2022)

Calibrated and Conformal Propensity Scores for Causal Effect Estimation
von: Deshpande, Shachi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Simultaneous Estimation and Dataset Selection for Transfer Learning in High Dimensions by a Non-convex Penalty
von: Li, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Latent Network Estimation and Variable Selection for Compositional Data via Variational EM
von: Osborne, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Subbagging Variable Selection for Big Data
von: Li, Xian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Network-Guided Covariate Selection for High-Dimensional Data Integration
von: Shen, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Propensity Score-Augmented Latent Factor Models for Causal Inference with Time-Series Cross-Sectional Data
von: Liu, Licheng
Veröffentlicht: (2026)

Debiased Inverse Propensity Score Weighting for Estimation of Average Treatment Effects with High-Dimensional Confounders
von: Wang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Efficient Data Reduction Strategies for Big Data and High-Dimensional LASSO Regressions
von: Wang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Data Integration and Adaptive Sampling for Efficient Treatment Effect Estimation
von: Liu, Yen-Chun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Propensity Patchwork Kriging for Scalable Inference on Heterogeneous Treatment Effects
von: Ogawa, Hajime, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Propensity score matching for estimating a marginal hazard ratio
von: Wang, Tongrong, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Integrated Subset Selection and Bandwidth Estimation Algorithm for Geographically Weighted Regression
von: Lee, Hyunwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)