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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Pondération par l'inverse de la probabilité des effets hétérogènes du traitement (HTE-IPW)

Le HTE-IPW étend la pondération par l'inverse de la probabilité standard pour déterminer comment les effets causaux varient selon les sous-groupes ou les valeurs des covariables. En repondérant chaque observation par l'inverse de sa probabilité de traitement estimée, la méthode crée une pseudo-population dans laquelle le traitement est indépendant des caractéristiques de fond, puis estime les effets moyens conditionnels du traitement (CATE) en fonction de ces caractéristiques.

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Sources

  1. Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442
  2. Abrevaya, J., Hsu, Y.-C., & Lieli, R. P. (2015). Estimating conditional average treatment effects. Journal of Business and Economic Statistics, 33(4), 485-505. DOI: 10.1080/07350015.2014.975555

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-inverse-probability-weighting

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Inverse Probability Weighting (Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Inverse Probability Weighting). Consulté le 2026-06-18 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-inverse-probability-weighting · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026