Ponderación Inversa de Probabilidad Multiperiódica
La Ponderación Inversa de Probabilidad Multiperiódica (IPW, por sus siglas en inglés) estima el efecto causal de un tratamiento que varía a lo largo de múltiples períodos de tiempo reponderando las observaciones según la probabilidad de recibir el tratamiento de cada período, dadas el historial de tratamientos pasados y los confundidores que varían en el tiempo. Crea una pseudo-población donde el tratamiento en cada período es independiente de los confundidores medidos, lo que permite la estimación imparcial de estrategias de tratamiento sostenidas.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/multi-period-inverse-probability-weighting
¿Qué método?
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- Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Inferencia causal↔ comparar
- Ponderación Dinámica por Probabilidad InversaInferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ comparar
- Modelo Estructural Marginal (MSM)Inferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Datos de PanelInferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Puntuación de Propensión (PSW / IPW)Inferencia causal↔ comparar
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