قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الفرق في الفروق (DiD)
منهجية شبه تجريبية تقيس التأثير السببي للمعالجة من خلال مقارنة تطور النتائج في المجموعة المعالجة بمجموعة المراقبة قبل وبعد التدخل.
الانحدار عند الانقطاع (RDD)
نهج استدلال سببي يستغل عتبة أو نقطة قطع في تخصيص المعالجة لمقارنة الوحدات على جانبي هذا الانقطاع، المفترض أنها متشابهة باستثناء المعالجة.
التأثير السببي للمعالجة حسب الكميات (QTE)
قياس التأثير غير المتجانس للمعالجة عند كميات مختلفة من توزيع النتائج، مما يوفر رؤية أكثر دقة من التأثير المتوسط من خلال الكشف عن كيفية تباين الأثر على التوزيع.
عدم تجانس التأثير السببي (HTE)
دراسة تباين التأثير السببي للمعالجة عبر المجتمعات الفرعية أو حسب خصائص الأفراد، أمر بالغ الأهمية للتخصيص وعدالة الخوارزميات.
المطابقة السببية
تقنية تهدف إلى إنشاء عينات معالجة ومراقبة قابلة للمقارنة من خلال مطابقة كل وحدة معالجة مع وحدة أو أكثر غير معالجة ذات قيم متغيرة مشابهة، غالبًا عبر نقاط الميل.
نموذج المتغيرات الكامنة للسببية
نهج إحصائي يدمج متغيرات غير ملاحظة (كامنة) لتمثيل عوامل التشويش أو السمات المخفية، مما يتيح نمذجة علاقات سببية أكثر تعقيدًا وواقعية.