Regression modelQuasi-experimental / causal inference
엔트로피 균형
엔트로피 균형(Entropy balancing)은 인과 추론을 위한 전처리 방법으로, 통제 집단 단위에 가중치를 할당하여 재가중된 통제 표본이 선택된 공변량 모멘트(평균, 분산, 왜도)에 대해 처리 집단과 정확히 일치하도록 합니다. Hainmueller (2012)가 도입한 이 방법은 시행착오적인 성향 점수 트리밍을 단일 단계에서 균형을 달성하는 제약된 최대 엔트로피 최적화로 대체합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Entropy Balancing for Causal Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/entropy-balancing
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