Équilibrage par entropie
L'équilibrage par entropie est une méthode de prétraitement pour l'inférence causale qui attribue des poids aux unités du groupe de contrôle de sorte que l'échantillon de contrôle repondéré corresponde exactement au groupe de traitement sur un ensemble choisi de moments de covariables (moyennes, variances, asymétrie). Introduite par Hainmueller (2012), elle remplace l'ajustement par essais et erreurs des scores de propension par une optimisation de maximisation d'entropie sous contraintes qui permet d'obtenir l'équilibre en une seule étape.
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Sources
- Hainmueller, J. (2012). Entropy balancing for causal effects: A multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025 ↗
- Zhao, Q., & Coey, D. (2017). Entropy balancing is doubly robust. Journal of Causal Inference, 5(1). (Working paper version widely cited; see also Zhao & Coey 2018, Stanford GSB Research Paper.) link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Entropy Balancing for Causal Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/entropy-balancing
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inférence causale↔ compare
- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ compare
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ compare
- Estimateur par appariementInférence causale↔ compare
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ compare
- Pondération par score de propension (PSP / IPW)Inférence causale↔ compare
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