Modèle Structurel Marginal Bayésien
Le modèle structurel marginal bayésien (Bayesian MSM) combine le pouvoir d'identification causale des modèles structurels marginaux pondérés par l'inverse de la probabilité avec l'inférence bayésienne a posteriori. Plutôt que de s'appuyer sur des estimations ponctuelles et des erreurs standard asymptotiques, il propage l'incertitude à travers une distribution a posteriori complète sur les paramètres d'effet causal, offrant une quantification cohérente de l'incertitude pour les effets causaux des traitements variant dans le temps.
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Sources
- Saarela, O., Stephens, D. A., Moodie, E. E. M., & Klein, M. B. (2015). On Bayesian estimation of marginal structural models. Biometrics, 71(2), 279-288. DOI: 10.1111/biom.12269 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/bayesian-marginal-structural-model
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- Différences-en-différences bayésiennesInférence causale↔ compare
- Variables Instrumentales Bayésiennes (IV Bayésienne)Inférence causale↔ compare
- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ compare
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ compare
- Modèle structurel marginal (MSM)Inférence causale↔ compare
- Pondération par score de propension (PSP / IPW)Inférence causale↔ compare
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