Inverse Probability Weighting per Effetti Trattamento Eterogenei (HTE-IPW)
HTE-IPW estende il peso di probabilità inversa standard per recuperare come gli effetti causali variano tra sottogruppi o valori covariati. Ponderando nuovamente ogni osservazione per l'inverso della sua probabilità di trattamento stimata, il metodo crea una pseudo-popolazione in cui il trattamento è indipendente dalle caratteristiche di background e quindi stima gli effetti medi condizionali del trattamento (CATE) in funzione di tali caratteristiche.
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Fonti
- 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 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-inverse-probability-weighting
Quale metodo?
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- Stima a Doppia Robustezza (AIPW)Inferenza causale↔ confronta
- Propensity Score Matching per l'Effetto del Trattamento EterogeneoInferenza causale↔ confronta
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Inferenza causale↔ confronta
- Modello Strutturale Marginale (MSM)Inferenza causale↔ confronta
- Ponderazione basata sul punteggio di propensione (PSW / IPW)Inferenza causale↔ confronta
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