ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

ترجيح درجات الميل للبيانات اللوحية

يعمل ترجيح درجات الميل للبيانات اللوحية (panel PSW) على توسيع نطاق ترجيح الاحتمالية العكسية ليشمل الإعدادات الطولية حيث تُلاحظ نفس الوحدات عبر فترات زمنية متعددة. وهو يعيد ترجيح الملاحظات عن طريق مقلوب الاحتمالية المتغيرة بمرور الوقت لكل وحدة لتلقي العلاج، مما يخلق مجتمعًا زائفًا يكون فيه العلاج متوازنًا على المتغيرات المشتركة المرصودة في كل فترة، ثم يقدر التأثيرات السببية من بيانات القياسات المتكررة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442
  2. Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/panel-data-propensity-score-weighting

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGatePanel Data Propensity Score Weighting (Panel Data Propensity Score Weighting Estimator). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/panel-data-propensity-score-weighting · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026