Pondération Bayésienne par l'Inverse de la Probabilité

La Pondération Bayésienne par l'Inverse de la Probabilité (Bayesian IPW) étend l'estimateur classique IPW en plaçant des distributions a priori sur les paramètres du modèle de score de propension et en propageant cette incertitude dans l'estimation de l'effet causal. Il en résulte une distribution a posteriori de l'effet moyen du traitement qui prend pleinement en compte à la fois l'incertitude de l'estimation du score de propension et l'incertitude du modèle de résultat, permettant une inférence par intervalle de crédibilité plutôt que de s'appuyer sur des approximations asymptotiques.