Mehrperioden-Inverse-Wahrscheinlichkeitsgewichtung
Die Mehrperioden-Inverse-Wahrscheinlichkeitsgewichtung (IPW) schätzt den kausalen Effekt einer Behandlung, die sich über mehrere Zeitperioden erstreckt, indem Beobachtungen nach der Wahrscheinlichkeit neu gewichtet werden, jede Periodenbehandlung zu erhalten, gegeben die vergangene Behandlungshistorie und zeitvariierende Störvariablen. Sie erzeugt eine Pseudo-Population, in der die Behandlung in jeder Periode unabhängig von gemessenen Störvariablen ist, was eine unverzerrte Schätzung von anhaltenden Behandlungsstrategien ermöglicht.
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Quellen
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman and Hall/CRC. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/multi-period-inverse-probability-weighting
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- Doubly Robust Estimation (AIPW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Dynamische Inverse WahrscheinlichkeitsgewichtungKausale Inferenz↔ vergleichen
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Marginales Strukturelles Modell (MSM)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Paneldaten Inverse WahrscheinlichkeitsgewichtungKausale Inferenz↔ vergleichen
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
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