Regression modelQuasi-experimental / causal inference
エントロピー・バランシング
エントロピー・バランシングは、因果推論の前処理手法であり、制御群の単位に重みを割り当てることで、再重み付けされた制御サンプルが選択された共変量のモーメント（平均、分散、歪度）について処置群と完全に一致するようにする。Hainmueller (2012) によって導入されたこの手法は、試行錯誤による傾向スコア・トリミングを、単一ステップでバランスを達成する制約付き最大エントロピー最適化に置き換えるものである。
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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 ↗
- Zhao, Q., & Coey, D. (2017). Entropy balancing is doubly robust. Journal of Causal Inference, 5(1). (Working paper version widely cited; see also Zhao & Coey 2018, Stanford GSB Research Paper.) link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Entropy Balancing for Causal Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/entropy-balancing
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