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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Bilanciamento Entropico per Effetti del Trattamento Eterogenei

Il Bilanciamento Entropico per Effetti del Trattamento Eterogenei combina il bilanciamento entropico — un passaggio di pre-elaborazione che ribilancia le unità di controllo per eguagliare il gruppo di trattamento sui momenti delle covariate — con metodi che stimano come l'effetto del trattamento varia tra sottogruppi o individui. Produce pesi bilanciati per le covariate senza modelli parametrici di propensione, quindi utilizza tali pesi per stimare gli effetti medi condizionali del trattamento (CATE) attraverso variabili moderatrici.

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Fonti

  1. 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
  2. Athey, S., & Imbens, G. W. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation with Entropy Balancing. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-entropy-balancing

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Entropy Balancing (Heterogeneous Treatment Effect Estimation with Entropy Balancing). Consultato il 2026-06-17 da https://scholargate.app/it/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-entropy-balancing · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026