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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Pondération par score de propension (PSP / IPW)

La pondération par score de propension est une méthode d'inférence causale qui réajuste le poids des observations de manière à ce que les distributions des covariables des unités traitées et non traitées deviennent échangeables, permettant ainsi une estimation non biaisée des effets moyens du traitement à partir de données observationnelles. Chaque unité reçoit un poids inversement proportionnel à sa probabilité de recevoir le traitement qu'elle a effectivement reçu — une stratégie formalisée par Rosenbaum et Rubin (1983) et dont la forme semi-paramétrique efficace a été établie par Hirano, Imbens et Ridder (2003).

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Coarsened Exact Matching…Différence-en-différence…Estimation doublement ro…Équilibrage par entropiePondération par l'invers…Appariement par score de…Équilibrage d'entropie b…Pondération Bayésienne p…Modèle Structurel Margin…Pondération Bayésienne p…

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Sources

  1. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
  2. 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 ↗

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/propensity-score-weighting

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ScholarGate — Propensity Score Weighting (Propensity Score Weighting Estimator). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/propensity-score-weighting · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026