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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

विषम उपचार प्रभाव व्युत्क्रम संभाव्यता भारण (HTE-IPW)

HTE-IPW मानक व्युत्क्रम संभाव्यता भारण का विस्तार करता है ताकि यह पुनः प्राप्त किया जा सके कि उपसमूहों या सहचर मानों के अनुसार कारण प्रभाव कैसे भिन्न होते हैं। प्रत्येक अवलोकन को उसकी अनुमानित उपचार संभाव्यता के व्युत्क्रम द्वारा पुनः भारित करके, विधि एक छद्म-जनसंख्या बनाती है जिसमें उपचार पृष्ठभूमि की विशेषताओं से स्वतंत्र होता है, और फिर उन विशेषताओं के फलन के रूप में सशर्त औसत उपचार प्रभावों (CATEs) का अनुमान लगाती है।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-inverse-probability-weighting

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