Robust Propensity Score Weighting
Robust Propensity Score Weighting extends standard inverse probability weighting by incorporating safeguards against misspecification of the propensity score model and extreme weights. It combines techniques such as weight trimming, overlap weighting, or augmented outcome models to ensure that causal effect estimates remain reliable even when the propensity score model is imperfectly specified.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. · DOI 10.1080/01621459.1994.10476818
- Zhao, Q., Small, D. S., & Bhattacharya, B. B. (2019). Sensitivity analysis for inverse probability weighting estimators via the percentile bootstrap. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 81(4), 735-761. · DOI 10.1111/rssb.12327
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.