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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Spatial Inverse Probability Weighting (Spatial IPW)

Spatial Inverse Probability Weighting estende il classico stimatore IPW a contesti in cui le unità sono geo-referenziate e la posizione spaziale è una dimensione confondente. Incorporando coordinate geografiche o prossimità spaziale nel modello del propensity score, ribilancia il campione osservato in modo che i gruppi di trattamento e controllo siano bilanciati non solo sui covariati misurati, ma anche sulla struttura spaziale, consentendo un'inferenza causale credibile da dati osservazionali indicizzati spazialmente.

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Fonti

  1. 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
  2. Papadogeorgou, G., Choirat, C., & Zigler, C. M. (2019). Adjusting for unmeasured spatial confounding with distance adjusted propensity score matching. Biostatistics, 20(2), 256-272. DOI: 10.1093/biostatistics/kxx074

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting

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ScholarGateSpatial Inverse Probability Weighting (Spatial Inverse Probability Weighting Estimator). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026