ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

الترجيح بالدرجة الميولية (PSW / IPW)

الترجيح بالدرجة الميولية هو طريقة استدلال سببي تعيد ترجيح المشاهدات بحيث تبدو توزيعات المتغيرات المشتركة للوحدات المعالجة وغير المعالجة قابلة للتبادل، مما يتيح تقديرًا غير متحيز لمتوسطات تأثيرات المعالجة من البيانات الرصدية. تتلقى كل وحدة وزنًا هو مقلوب احتمالية حصولها على المعالجة التي تلقتها بالفعل — وهي استراتيجية صيغت رسميًا بواسطة روزنباوم وروبين (1983) وأُعطيت شكلها شبه البارامتري الفعال بواسطة هيرانو، إمبينز وريدر (2003).

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.

+34 أخرى

المصادر

  1. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41
  2. 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

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/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

موازنة الإنتروبيا البايزيةترجيح الاحتمال العكسي البيزينموذج الهياكل الهامشية البايزيترجيح ميل الاحتمالية البايزيالمطابقة الدقيقة المُغلّظة (CEM)التقدير المضاعف القوي في بحوث التعليمتقييم الأثر السببي الديناميكي المضاد للواقعموازنة الإنتروبيا الديناميكيةالترجيح الديناميكي بالاحتمالية العكسيةمطابقة ميل الاستعداد الديناميكيةموازنة الإنتروبياتقدير التأثيرات العلاجية غير المتجانسة المزدوجة المتينةموازنة الإنتروبيا لتأثيرات المعالجة غير المتجانسةالترجيح العكسي لاحتمالية المعالجة غير المتجانسة (HTE-IPW)نموذج الهيكل الهامشي لتأثير المعالجة غير المتجانس (HTE-MSM)تقدير التعزيز المزدوج المعزز بالتعلم الآلي (ML-DR)الترجيح الاحتمالي العكسي المعزز بالتعلم الآلي (ML-IPW)النموذج الهيكلي الهامشي المعزز بالتعلم الآلي (ML-MSM)مطابقة درجات الميل المعززة بالتعلم الآليالترجيح المُعزَّز بالتعلم الآلي لدرجة الميلنموذج الهياكل الهامشية (MSM)مقدِّر المطابقةالترجيح العكسي لاحتمالية الفترة المتعددةترجيح درجات الميل متعدد الفتراتأخذ العينات المرجحة عبر الإنترنتالترجيح العكسي للاحتمالية للبيانات اللوحيةترجيح درجات الميل للبيانات اللوحيةتقييم السياسات باستخدام تقدير مزدوج المتانةتقييم السياسات باستخدام ترجيح مقلوب الاحتماليةنموذج الهيكل الهامشي لتقييم السياساتتطبيق مطابقة درجات الميل لتقييم السياساتتقييم السياسات باستخدام ترجيح درجة الميلمطابقة درجة الميل في أبحاث التعليمالترجيح العكسي الاحتمالي القوي (Robust IPW)نموذج الهيكل الهامشي المتينمطابقة درجات الميل القويةوزن درجات الميل القويموازنة الإنتروبيا المكانيةالنموذج الهيكلي الهامشي المكانيالترجيح المكاني لدرجة الميل
ScholarGatePropensity Score Weighting (Propensity Score Weighting Estimator). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/propensity-score-weighting · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026