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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Modello Strutturale Marginale Bayesiano

Il Modello Strutturale Marginale Bayesiano (Bayesian MSM) combina la potenza di identificazione causale dei modelli strutturali marginali pesati con probabilità inversa con l'inferenza bayesiana posteriore. Invece di fare affidamento su stime puntuali e errori standard asintotici, propaga l'incertezza attraverso una distribuzione posteriore completa sui parametri dell'effetto causale, offrendo una quantificazione coerente dell'incertezza per gli effetti causali di trattamenti tempo-variabili.

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Fonti

  1. Saarela, O., Stephens, D. A., Moodie, E. E. M., & Klein, M. B. (2015). On Bayesian estimation of marginal structural models. Biometrics, 71(2), 279-288. DOI: 10.1111/biom.12269
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/bayesian-marginal-structural-model

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ScholarGateBayesian Marginal Structural Model (Bayesian Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/causal-inference/bayesian-marginal-structural-model · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026