ScholarGate
Asistents
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Telpiskās apgrieztās varbūtības svēršana (Telpiskā IPW)

Telpiskā apgrieztās varbūtības svēršana (Spatial IPW) paplašina klasisko IPW novērtētāju gadījumos, kad vienības ir ģeoreferencētas un telpiskā atrašanās vieta ir jaucošs faktors. Iekļaujot ģeogrāfiskās koordinātas vai telpisko tuvumu tendenču rādītāju (propensity score) modelī, tā pārsver novēroto izlasi tā, lai ārstēšanas un kontroles grupas būtu līdzsvarotas ne tikai pēc izmērītajiem kovariātiem, bet arī pēc telpiskās struktūras, tādējādi nodrošinot ticamu cēloņsakarību secinājumu no telpiski indeksētiem novērojumu datiem.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. 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
  2. Papadogeorgou, G., Choirat, C., & Zigler, C. M. (2019). Adjusting for unmeasured spatial confounding with distance adjusted propensity score matching. Biostatistics, 20(2), 256-272. DOI: 10.1093/biostatistics/kxx074

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/spatial-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.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateSpatial Inverse Probability Weighting (Spatial Inverse Probability Weighting Estimator). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026