Ponderação por Probabilidade Inversa Bayesiana

A Ponderação por Probabilidade Inversa Bayesiana (Bayesian IPW) estende o estimador clássico de IPW ao colocar distribuições a priori sobre os parâmetros do modelo de escore de propensão e propagar essa incerteza para a estimativa do efeito causal. O resultado é uma distribuição a posteriori para o efeito médio do tratamento que contabiliza totalmente tanto a incerteza da estimação do escore de propensão quanto a incerteza do modelo de resultado, permitindo inferência por intervalo de credibilidade em vez de depender de aproximações assintóticas.