Balanceamento por Entropia
O balanceamento por entropia é um método de pré-processamento para inferência causal que atribui pesos às unidades do grupo de controle de modo que a amostra de controle reponderada corresponda exatamente ao grupo de tratamento em um conjunto escolhido de momentos de covariáveis (médias, variâncias, assimetria). Introduzido por Hainmueller (2012), ele substitui a tentativa e erro de aparagem por escore de propensão por uma otimização de entropia máxima restrita que atinge o balanceamento em uma única etapa.
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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 ↗
- Zhao, Q., & Coey, D. (2017). Entropy balancing is doubly robust. Journal of Causal Inference, 5(1). (Working paper version widely cited; see also Zhao & Coey 2018, Stanford GSB Research Paper.) link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Entropy Balancing for Causal Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/entropy-balancing
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferência causal↔ compare
- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ compare
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ compare
- Estimador de PareamentoInferência causal↔ compare
- Propensity Score MatchingEstatística para pesquisa↔ compare
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ compare
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