Abbinamento Bayesiano del Punteggio di Propensione
L'Abbinamento Bayesiano del Punteggio di Propensione (Bayesian PSM) estende l'abbinamento classico del punteggio di propensione ponendo una distribuzione a priori sui parametri del modello di propensione e propagando l'incertezza a posteriori attraverso le fasi di abbinamento e di esito. Introdotto formalmente da Kaplan e Chen (2012), offre una spiegazione rigorosa dell'incertezza di stima che l'abbinamento frequentista comunemente ignora, e consente l'incorporazione di conoscenze a priori sostanziali sui meccanismi di selezione al trattamento.
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Fonti
- Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
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- Bayesian Difference-in-DifferencesInferenza causale↔ compare
- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferenza causale↔ compare
- Stima a Doppia Robustezza (AIPW)Inferenza causale↔ compare
- Entropy BalancingInferenza causale↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Inferenza causale↔ compare
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ compare
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