Regression modelQuasi-experimental / causal inference
ベイズ的エントロピー・バランシング
ベイズ的エントロピー・バランシングは、古典的なエントロピー・バランシングのアプローチ(共変量のモーメントを処置群と一致させるように対照群の単位に再重み付けする)を、この再重み付けをベイズ的枠組みに埋め込むことによって拡張するものである。これにより、研究者は処置傾向に関する事前信念を組み込み、パラメータの不確実性を最終的な因果推定量に伝播させ、古典的な信頼区間だけでなく信用区間を得ることができる。
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出典
- Hainmueller, J. (2012). Entropy balancing for causal effects: A multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025 ↗
- Vegetabile, B. G., Griffin, B. A., Coffman, D. L., Cefalu, M., Robbins, M. W., & McCaffrey, D. F. (2021). Nonparametric estimation of population average dose-response curves using entropy balancing weights for continuous exposures. Health Services and Outcomes Research Methodology, 21(1), 69-110. DOI: 10.1007/s10742-020-00236-2 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Entropy Balancing for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/bayesian-entropy-balancing
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- ベイズ的傾向スコアマッチング因果推論↔ compare
- 粗化完全マッチング(CEM)因果推論↔ compare
- 二重に頑健な推定量(AIPW)因果推論↔ compare
- エントロピー・バランシング因果推論↔ compare
- 逆確率重み付け法 (IPW / IPTW)因果推論↔ compare
- 傾向スコア重み付け(PSW / IPW)因果推論↔ compare