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Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)

Estimativa Duplamente Robusta, também chamada Ponderação por Probabilidade Inversa Aumentada (AIPW), é um método semiparamétrico para estimar efeitos causais de tratamento que combina um modelo de regressão do desfecho com um modelo de propensão (tratamento). Desenvolvido nos trabalhos de Robins & Rotnitzky (1995) e Bang & Robins (2005), ele permanece consistente desde que pelo menos um dos dois modelos seja especificado corretamente.

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Fontes

  1. Robins, J. M. & Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric Efficiency in Multivariate Regression Models with Missing Data. Journal of the American Statistical Association, 90(429), 122-129. DOI: 10.1080/01621459.1995.10476494
  2. Bang, H. & Robins, J. M. (2005). Doubly Robust Estimation in Missing Data and Causal Inference Models. Biometrics, 61(4), 962-973. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2005.00377.x

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) / Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/doubly-robust-estimation

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ScholarGateDoubly Robust Estimation (Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) / Doubly Robust Estimation). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/causal-inference/doubly-robust-estimation · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026