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Regression model

역확률 가중치 (Inverse Probability Weighting, IPW / IPTW)

역확률 가중치는 각 관측치에 실제로 받은 치료를 받을 확률의 역수를 가중치로 부여하는 인과 추론 방법입니다. Robins, Hernán 및 Brumback (2000)이 주변 구조 모델(marginal structural models)을 위해 도입한 이 방법은 측정된 교란 변수로부터 독립적인 치료를 갖는 유사 모집단을 구축하여 선택 편향을 균형 있게 조정합니다.

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출처

  1. Robins, J. M., Hernán, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011
  2. Cole, S. R., & Hernán, M. A. (2008). Constructing Inverse Probability Weights for Marginal Structural Models. American Journal of Epidemiology, 168(6), 656-664. DOI: 10.1093/aje/kwn164

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 1). Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/inverse-probability-weighting

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ScholarGateInverse Probability Weighting (Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/causal-inference/inverse-probability-weighting · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026