बेयसियन इनवर्स प्रोबेबिलिटी वेटिंग
बेयसियन इनवर्स प्रोबेबिलिटी वेटिंग (Bayesian IPW) शास्त्रीय IPW एस्टिमेटर का विस्तार है, जो प्रोपेन्सिटी-स्कोर मॉडल मापदंडों पर पूर्व वितरण (prior distributions) स्थापित करता है और उस अनिश्चितता को कारण-प्रभाव अनुमान में प्रसारित करता है। इसका परिणाम औसत उपचार प्रभाव के लिए एक पश्च वितरण (posterior distribution) होता है जो प्रोपेन्सिटी-स्कोर अनुमान अनिश्चितता और परिणाम-मॉडल अनिश्चितता दोनों को पूरी तरह से ध्यान में रखता है, जिससे एसिम्प्टोटिक अनुमानों पर निर्भर रहने के बजाय विश्वसनीय-अंतराल अनुमान संभव होता है।
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स्रोत
- Saarela, O., Stephens, D. A., Moodie, E. E. M., & Klein, M. B. (2015). On risk prediction and characterisation of treatment effects in a Bayesian framework using the propensity score. Statistics in Medicine, 34(14), 2170-2185. link ↗
- Liao, S. X., & Zigler, C. M. (2020). Uncertainty in the design stage of two-stage Bayesian propensity score analysis. Statistics in Medicine, 39(17), 2265-2290. DOI: 10.1002/sim.8486 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-inverse-probability-weighting
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