Regression modelQuasi-experimental / causal inference
政策評価における逆確率重み付け
政策評価における逆確率重み付け（IPW）は、推定された傾向スコアを用いて観測単位を再重み付けし、重み付けされたサンプルがランダム化実験を模倣するようにする手法である。各単位は、政策を受けた確率の逆数で重み付けされ、処置割り当てが観測された共変量と独立した疑似母集団を作成し、平均処置効果（ATE）を直接読み取ることができる。
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出典
- Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5 ↗
- 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). Inverse Probability Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/policy-evaluation-inverse-probability-weighting
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- 二重に頑健な推定量（AIPW）因果推論↔ 比較
- 逆確率重み付け法 (IPW / IPTW)因果推論↔ 比較
- Marginal Structural Model (MSM)因果推論↔ 比較
- 政策評価における傾向スコアマッチング因果推論↔ 比較
- 傾向スコアマッチング研究統計↔ 比較
- 傾向スコア重み付け（PSW / IPW）因果推論↔ 比較
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