Stima Spazialmente Doppiamente Robusta
La stima spazialmente doppiamente robusta è un metodo semiparametrico di inferenza causale che combina la ponderazione basata sul punteggio di propensione con la modellazione della regressione dell'esito — fornendo protezione contro la misspecificazione di una delle due componenti — tenendo esplicitamente conto dell'autocorrelazione spaziale tra le unità. Estende il classico stimatore augmented inverse probability weighting (AIPW) a contesti in cui l'assegnazione del trattamento e gli esiti sono raggruppati geograficamente o spazialmente dipendenti.
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Fonti
- Papadogeorgou, G., Mealli, F., & Zigler, C. M. (2019). Causal inference with interfering units for cluster and population level treatment allocation programs. Biometrics, 75(3), 778-787. DOI: 10.1111/biom.13049 ↗
- Kennedy, E. H. (2016). Semiparametric theory and empirical processes in causal inference. In H. He, P. Wu, & D.-G. Chen (Eds.), Statistical Causal Inferences and Their Applications in Public Health Research (pp. 141-167). Springer. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Doubly Robust Causal Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/spatial-doubly-robust-estimation
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- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ compare
- Stima a Doppia Robustezza (AIPW)Inferenza causale↔ compare
- Regressione Geograficamente Ponderata (GWR)Analisi spaziale↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Inferenza causale↔ compare
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ compare
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