Ponderación de Probabilidad Inversa de Efecto de Tratamiento Heterogéneo (HTE-IPW)
El HTE-IPW extiende la ponderación de probabilidad inversa estándar para recuperar cómo varían los efectos causales entre subgrupos o valores de covariables. Reponderando cada observación por la inversa de su probabilidad de tratamiento estimada, el método crea una pseudo-población en la que el tratamiento es independiente de las características de fondo, y luego estima los efectos de tratamiento promedio condicionales (CATEs) en función de esas características.
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Fuentes
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
- Abrevaya, J., Hsu, Y.-C., & Lieli, R. P. (2015). Estimating conditional average treatment effects. Journal of Business and Economic Statistics, 33(4), 485-505. DOI: 10.1080/07350015.2014.975555 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-inverse-probability-weighting
¿Qué método?
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- Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Inferencia causal↔ comparar
- Heterogeneous Treatment Effect Propensity Score MatchingInferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ comparar
- Modelo Estructural Marginal (MSM)Inferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Puntuación de Propensión (PSW / IPW)Inferencia causal↔ comparar
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