Entropy Balancing
Entropy balancing è un metodo di pre-elaborazione per l'inferenza causale che assegna pesi alle unità del gruppo di controllo in modo che il campione di controllo riponderato corrisponda esattamente al gruppo di trattamento su un insieme scelto di momenti delle covariate (medie, varianze, asimmetria). Introdotto da Hainmueller (2012), sostituisce il processo di tentativi ed errori di propensity-score trimming con un'ottimizzazione a entropia massima vincolata che ottiene il bilanciamento in un unico passaggio.
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Fonti
- Hainmueller, J. (2012). Entropy balancing for causal effects: A multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025 ↗
- Zhao, Q., & Coey, D. (2017). Entropy balancing is doubly robust. Journal of Causal Inference, 5(1). (Working paper version widely cited; see also Zhao & Coey 2018, Stanford GSB Research Paper.) link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Entropy Balancing for Causal Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/entropy-balancing
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferenza causale↔ compare
- Stima a Doppia Robustezza (AIPW)Inferenza causale↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Inferenza causale↔ compare
- Stimatore per MatchingInferenza causale↔ compare
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ compare
- Ponderazione basata sul punteggio di propensione (PSW / IPW)Inferenza causale↔ compare
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