Bayesian Entropy Balancing
Bayesian Entropy Balancing erweitert den klassischen Ansatz des Entropy Balancing – der Kontrollgruppen-Einheiten so gewichtet, dass ihre Kovariaten-Momente exakt mit denen der Behandlungsgruppe übereinstimmen – indem diese Gewichtung in einen Bayes'schen Rahmen eingebettet wird. Dies ermöglicht es Forschenden, Vorab-Annahmen über Behandlungswahrscheinlichkeiten einzubeziehen, Parameterunsicherheiten in die finale kausale Schätzung zu propagieren und glaubwürdige Intervalle anstelle von nur klassischen Konfidenzintervallen zu erhalten.
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Quellen
- Hainmueller, J. (2012). Entropy balancing for causal effects: A multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025 ↗
- Vegetabile, B. G., Griffin, B. A., Coffman, D. L., Cefalu, M., Robbins, M. W., & McCaffrey, D. F. (2021). Nonparametric estimation of population average dose-response curves using entropy balancing weights for continuous exposures. Health Services and Outcomes Research Methodology, 21(1), 69-110. DOI: 10.1007/s10742-020-00236-2 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Entropy Balancing for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/bayesian-entropy-balancing
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