手法証拠記録
Dynamic Inverse Probability Weighting
Dynamic Inverse Probability Weighting (Dynamic IPW) estimates the causal effect of a time-varying treatment sequence by reweighting observed data to mimic a hypothetical randomised trial. Developed by Robins and colleagues in the context of marginal structural models, it handles the challenge that in longitudinal settings, past treatment affects future covariates, which in turn affect future treatment — a feedback loop that standard regression cannot untangle.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Dynamic Inverse Probability Weighting for Time-Varying Treatments
分類的手法記録 · regression-model / causal-inference
- 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
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. · URL
キュレーションされた主張
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関連手法
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