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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

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

  1. 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
  2. Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman and Hall/CRC. link

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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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ScholarGateMulti-period Inverse Probability Weighting (Multi-period Inverse Probability Weighting Estimator). Abgerufen am 2026-06-17 von https://scholargate.app/de/causal-inference/multi-period-inverse-probability-weighting · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026