Ponderação por Probabilidade Inversa de Efeito de Tratamento Heterogêneo (HTE-IPW)
HTE-IPW estende a ponderação por probabilidade inversa padrão para recuperar como os efeitos causais variam entre subgrupos ou valores de covariáveis. Ao reponderar cada observação pelo inverso de sua probabilidade estimada de tratamento, o método cria uma pseudo-população na qual o tratamento é independente das características de base e, em seguida, estima os efeitos médios de tratamento condicionais (CATEs) como uma função dessas características.
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Fontes
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
- Abrevaya, J., Hsu, Y.-C., & Lieli, R. P. (2015). Estimating conditional average treatment effects. Journal of Business and Economic Statistics, 33(4), 485-505. DOI: 10.1080/07350015.2014.975555 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-inverse-probability-weighting
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- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ comparar
- Propensity Score Matching para Efeitos Heterogêneos de TratamentoInferência causal↔ comparar
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ comparar
- Modelo Estrutural Marginal (MSM)Inferência causal↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
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