ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Ponderació robusta per puntuació de propensió

La ponderació robusta per puntuació de propensió estén la ponderació estàndard per inversa de probabilitat incorporant salvaguardes contra la mala especificació del model de puntuació de propensió i pesos extrems. Combina tècniques com el retall de pesos, la ponderació per solapament o models de resultat augmentats per garantir que les estimacions d'efectes causals segueixin sent fiables fins i tot quan el model de puntuació de propensió estigui imperfectament especificat.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatBaixa les diapositives

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  1. Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818
  2. Zhao, Q., Small, D. S., & Bhattacharya, B. B. (2019). Sensitivity analysis for inverse probability weighting estimators via the percentile bootstrap. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 81(4), 735-761. DOI: 10.1111/rssb.12327

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/causal-inference/robust-propensity-score-weighting

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat
ScholarGateRobust Propensity Score Weighting (Robust Propensity Score Weighting Estimator). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/causal-inference/robust-propensity-score-weighting · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026