الترجيح العكسي الاحتمالي المكاني (Spatial IPW)
يمتد الترجيح العكسي الاحتمالي المكاني (Spatial IPW) على مقدّر IPW الكلاسيكي إلى الإعدادات التي تكون فيها الوحدات مُشار إليها جغرافيًا ويُعد الموقع المكاني بُعدًا مُربكًا. من خلال دمج الإحداثيات الجغرافية أو القرب المكاني في نموذج درجة الميل، فإنه يعيد ترجيح العينة المرصودة بحيث تكون مجموعات المعالجة والمراقبة متوازنة ليس فقط على المتغيرات المقاسة ولكن أيضًا على البنية المكانية، مما يُمكّن من الاستدلال السببي الموثوق به من البيانات الرصدية المفهرسة مكانيًا.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- 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 ↗
- Papadogeorgou, G., Choirat, C., & Zigler, C. M. (2019). Adjusting for unmeasured spatial confounding with distance adjusted propensity score matching. Biostatistics, 20(2), 256-272. DOI: 10.1093/biostatistics/kxx074 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- الفرق في الفروق (Diff-in-Diff)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- التقدير المتين المزدوج (AIPW)الاستدلال السببي↔ قارن
- الانحدار الموزون جغرافيًا (GWR)التحليل المكاني↔ قارن
- الترجيح الاحتمالي العكسي (IPW / IPTW)الاستدلال السببي↔ قارن
- مطابقة درجات الميلإحصاء البحث↔ قارن
- الانحدار المكاني (نماذج التباين المكاني والخطأ المكاني)الاقتصاد القياسي↔ قارن