Regression modelQuasi-experimental / causal inference
이질적 처리 효과 역확률 가중치 (HTE-IPW)
HTE-IPW는 표준 역확률 가중치를 확장하여 인과 효과가 하위 그룹 또는 공변량 값에 따라 어떻게 달라지는지를 복구합니다. 각 관측치를 추정된 처리 확률의 역수로 재가중함으로써, 이 방법은 처리가 배경 특성과 독립적인 유사 모집단을 생성하고, 그 특성의 함수로서 조건부 평균 처리 효과(CATE)를 추정합니다.
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출처
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
- Abrevaya, J., Hsu, Y.-C., & Lieli, R. P. (2015). Estimating conditional average treatment effects. Journal of Business and Economic Statistics, 33(4), 485-505. DOI: 10.1080/07350015.2014.975555 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-inverse-probability-weighting
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- 이중 강건 추정 (AIPW)인과추론↔ 비교
- 이질적 처리 효과 성향 점수 매칭인과추론↔ 비교
- 역확률 가중치 (Inverse Probability Weighting, IPW / IPTW)인과추론↔ 비교
- Marginal Structural Model (MSM)인과추론↔ 비교
- 성향 점수 가중치 (PSW / IPW)인과추론↔ 비교
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