Ponderación Robusta por Puntuación de Propensión
La Ponderación Robusta por Puntuación de Propensión (Robust Propensity Score Weighting, RPW) extiende la ponderación inversa por probabilidad estándar al incorporar salvaguardas contra la especificación errónea del modelo de puntuación de propensión y pesos extremos. Combina técnicas como el recorte de pesos, la ponderación por solapamiento o modelos de resultado aumentados para garantizar que las estimaciones de efectos causales sigan siendo fiables incluso cuando el modelo de puntuación de propensión está imperfectamente especificado.
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Fuentes
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818 ↗
- Zhao, Q., Small, D. S., & Bhattacharya, B. B. (2019). Sensitivity analysis for inverse probability weighting estimators via the percentile bootstrap. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 81(4), 735-761. DOI: 10.1111/rssb.12327 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/robust-propensity-score-weighting
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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
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
- Ponderación por Puntuación de Propensión (PSW / IPW)Inferencia causal↔ comparar
- Análisis de sensibilidad para la causalidadInferencia causal↔ comparar
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