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双重稳健估计的偏差称为二阶偏差，它取决于差分 frac {1}{ hat { p }{ n }(a _ { i } | x _ { i })}-frac {1}{ p }{ n }(a _ { i } | x _ { i })}和差分{ q } _ n (x _ i，a)-q _ n (x _ i，a)的乘积。这个特性使我们在样本容量足够大的情况下，通过使用机器学习估计器(而不是参数模型)来降低双重稳健估计器的总体偏差。米格尔 · a · 埃尔南和詹姆斯 · m · 罗宾斯。”因果推理”(2010) : 2. 链接到书-页179

双重稳健估计的偏差称为二阶偏差，它取决于差分 frac {1}{ hat { p }{ n }(a _ { i } | x _ { i })}-frac {1}{ p }{ n }(a _ { i } | x _ { i })}和差分{ q } _ n (x _ i，a)-q _ n (x _ i，a)的乘积。这个特性使我们在样本容量足够大的情况下，通过使用机器学习估计器(而不是参数模型)来降低双重稳健估计器的总体偏差。米格尔 · a · 埃尔南和詹姆斯 · m · 罗宾斯。”因果推理”(2010) : 2. 链接到书-页179

==See also==

==参见==

* 倾向评分匹配（[[Propensity score matching]]）

* 倾向评分匹配（[[Propensity score matching]]）