Evaluación de políticas mediante ponderación por probabilidad inversa
La ponderación por probabilidad inversa (IPW, por sus siglas en inglés) para la evaluación de políticas utiliza puntuaciones de propensión estimadas para reponderar las unidades observadas de modo que la muestra ponderada imite un experimento aleatorizado. Cada unidad se pondera por la inversa de su probabilidad de recibir la política, creando una pseudo-población en la que la asignación del tratamiento es independiente de las covariables observadas y el efecto medio del tratamiento (ATE) se puede leer directamente.
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Fuentes
- Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5 ↗
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Inverse Probability Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/policy-evaluation-inverse-probability-weighting
¿Qué método?
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- Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Inferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ comparar
- Modelo Estructural Marginal (MSM)Inferencia causal↔ comparar
- Evaluación de políticas mediante emparejamiento por puntuación de propensiónInferencia causal↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
- Ponderación por Puntuación de Propensión (PSW / IPW)Inferencia causal↔ comparar
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