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
- 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 ↗
- 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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- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ comparer
- Appariement par score de propension pour l'effet de traitement hétérogèneInférence causale↔ comparer
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ comparer
- Modèle structurel marginal (MSM)Inférence causale↔ comparer
- Pondération par score de propension (PSP / IPW)Inférence causale↔ comparer
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