動的時間逆確率重み付け

動的時間逆確率重み付け（Dynamic IPW）は、観察データを再重み付けして仮想的なランダム化試験を模倣することにより、時間変動治療系列の因果効果を推定する。マージナル構造モデルの文脈でRobinsらによって開発され、縦断的設定では過去の治療が将来の共変量に影響を与え、それがさらに将来の治療に影響を与えるというフィードバックループを、標準的な回帰では解きほぐせないという課題に対処する。