Regression modelQuasi-experimental / causal inference
ベイズ周辺構造モデル
ベイズ周辺構造モデル（ベイズMSM）は、逆確率重み付け周辺構造モデルの因果推論能力とベイズ事後推論を組み合わせたものです。点推定値と漸近標準誤差に頼るのではなく、因果効果パラメータに関する完全な事後分布を通じて不確実性を伝播させ、時間変動治療の因果効果に関する整合的な不確実性定量化を提供します。
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出典
- Saarela, O., Stephens, D. A., Moodie, E. E. M., & Klein, M. B. (2015). On Bayesian estimation of marginal structural models. Biometrics, 71(2), 279-288. DOI: 10.1111/biom.12269 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/bayesian-marginal-structural-model
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- ベイジアン差分の差 (Bayesian Difference-in-Differences)因果推論↔ compare
- ベイズ操作変数（Bayesian Instrumental Variables, Bayesian IV）因果推論↔ compare
- 二重に頑健な推定量（AIPW）因果推論↔ compare
- 逆確率重み付け法 (IPW / IPTW)因果推論↔ compare
- Marginal Structural Model (MSM)因果推論↔ compare
- 傾向スコア重み付け（PSW / IPW）因果推論↔ compare