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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Modello Strutturale Marginale Robusto

I Modelli Strutturali Marginali Robusti (MSM robusti) estendono il framework standard degli MSM — che utilizza l'inverse probability of treatment weighting per gestire il confondimento dipendente dal tempo — accoppiando la stima IPTW con errori standard a sandwich (robusti) o stimatori doppiamente robusti. Questa combinazione produce stime causali valide e inferenza affidabile anche quando il modello di regressione dell'esito è leggermente mal specificato o i pesi sono moderatamente variabili.

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Fonti

  1. Robins, J. M., Hernán, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011
  2. Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link

Come citare questa pagina

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

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