Equilíbrio Dinâmico de Entropia
O Equilíbrio Dinâmico de Entropia estende a abordagem de reponderação de equilíbrio de entropia para cenários com tratamentos que variam no tempo em dados de painel ou longitudinais. Ele constrói pesos de unidade em cada período de tempo de modo que as distribuições de covariáveis de unidades tratadas e de comparação sejam balanceadas em momentos especificados, ajustando sequencialmente para histórico de tratamento prévio e confundidores que variam no tempo para estimar o efeito causal de sequências de tratamento em desfechos.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- Hainmueller, J. (2012). Entropy Balancing for Causal Effects: A Multivariate Reweighting Method to Produce Balanced Samples in Observational Studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025 ↗
- Blackwell, M., & Glynn, A. N. (2018). How to Make Causal Inferences with Time-Series Cross-Sectional Data under Selection on Observables. American Political Science Review, 112(4), 1067-1082. DOI: 10.1017/S0003055418000357 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Entropy Balancing for Longitudinal Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/dynamic-entropy-balancing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Ponderação Dinâmica por Probabilidade InversaInferência causal↔ compare
- Matching Dinâmico de Escore de PropensãoInferência causal↔ compare
- Balanceamento por EntropiaInferência causal↔ compare
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ compare
- Modelo Estrutural Marginal (MSM)Inferência causal↔ compare
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ compare
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →