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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Modello Spaziale Marginale Strutturale

Il Modello Spaziale Marginale Strutturale (Spatial MSM) estende il modello marginale strutturale classico a contesti in cui le unità sono distribuite geograficamente e le dipendenze spaziali — come spillover di vicinato, clustering e confondimento spaziale — possono distorcere le stime causali. Stima gli effetti causali di esposizioni spazialmente variabili costruendo pesi di probabilità inversa che tengono conto sia delle covariate individuali sia della posizione spaziale, quindi adattando un modello di esito pesato nella popolazione pseudo-risultante.

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Fonti

  1. Robins, J. M., Hernan, 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. Schnell, P. M., & Papadogeorgou, G. (2020). Mitigating unobserved spatial confounding when estimating the effect of supermarket access on cardiovascular disease deaths. Annals of Applied Statistics, 14(2), 793-816. DOI: 10.1214/20-aoas1377

Come citare questa pagina

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

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