Évaluation de politiques par pondération par l'inverse de la probabilité
L'évaluation de politiques par pondération par l'inverse de la probabilité (IPW) utilise des scores de propension estimés pour repondérer les unités observées afin que l'échantillon pondéré imite une expérience randomisée. Chaque unité est pondérée par l'inverse de sa probabilité de recevoir la politique, créant une pseudo-population dans laquelle l'assignation au traitement est indépendante des covariables observées et l'effet moyen du traitement (ATE) peut être lu directement.
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Sources
- Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5 ↗
- 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). Inverse Probability Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/policy-evaluation-inverse-probability-weighting
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- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ comparer
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ comparer
- Modèle structurel marginal (MSM)Inférence causale↔ comparer
- Évaluation de politiques par appariement sur score de propensionInférence causale↔ comparer
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ comparer
- Pondération par score de propension (PSP / IPW)Inférence causale↔ comparer
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