Politikas novērtēšana: apgrieztās varbūtības svēršana
Politikas novērtēšana, izmantojot apgrieztās varbūtības svēršanu (IPW), izmanto novērtētos noslieces rādītājus, lai pārsvarotu novērotās vienības tā, lai nosvērtā izlase atdarinātu randomizētu eksperimentu. Katra vienība tiek nosvērta ar apgriezto tās politikas saņemšanas varbūtību, radot pseidopopulāciju, kurā ārstēšanas piešķiršana ir neatkarīga no novērotajiem kovariātiem, un vidējo ārstēšanas efektu (ATE) var nolasīt tieši.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Inverse Probability Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/policy-evaluation-inverse-probability-weighting
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Divkārši robusta novērtēšana (AIPW)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Apgrieztā varbūtības svēršana (IPW / IPTW)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Marginal Structural Model (MSM)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Politikas novērtēšana ar tendenču rezultātu saskaņošanuCēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Propensity Score MatchingPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Aproksimēta novērtēšana (PSW / IPW)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
Similar methods
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →