Balanceamento de Entropia para Efeitos Heterogêneos de Tratamento
O Balanceamento de Entropia para Efeitos Heterogêneos de Tratamento combina o balanceamento de entropia — um passo de pré-processamento que repondera unidades de controle para igualar o grupo de tratamento em momentos de covariáveis — com métodos que estimam como o efeito do tratamento varia entre subgrupos ou indivíduos. Ele produz pesos balanceados de covariáveis sem modelos paramétricos de propensão, e então usa esses pesos para estimar efeitos médios de tratamento condicional (CATEs) em variáveis moderadoras.
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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 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. W. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation with Entropy Balancing. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-entropy-balancing
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- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ comparar
- Balanceamento por EntropiaInferência causal↔ comparar
- Propensity Score Matching para Efeitos Heterogêneos de TratamentoInferência causal↔ comparar
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
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