Многопериодно претегляне с помощта на склонностни оценки
Многопериодното претегляне с помощта на склонностни оценки разширява стандартната рамка за претегляне със склонностни оценки до ситуации с многократни измервания и променящи се във времето лечения. То конструира стабилизирани тегла на обратната вероятност (IPW) във всеки момент от време, така че претеглената извадка да наподобява поредица от рандомизирани експерименти, което позволява безпристрастна оценка на причинно-следствените ефекти при надлъжно объркване.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link ↗
- Cole, S. R., & Hernán, M. A. (2008). Constructing inverse probability weights for marginal structural models. American Journal of Epidemiology, 168(6), 656-664. DOI: 10.1093/aje/kwn164 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/causal-inference/multi-period-propensity-score-weighting
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Двойно устойчива оценка (AIPW)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Претегляне с обратна вероятност на лечението (IPW / IPTW)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Маргинален структурен модел (МСМ)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Претегляне с пропенсити скор за панелни данниПричинно-следствено заключение↔ сравняване
- Претегляне с оценка на склонността (PSW / IPW)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
Similar methods
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →