Pareamento por Escore de Propensão Aumentado por Aprendizado de Máquina
O pareamento por escore de propensão aumentado por aprendizado de máquina (ML-PSM) substitui a regressão logística tradicional usada para estimar escores de propensão por algoritmos flexíveis de aprendizado de máquina — como árvores de gradiente impulsionado, florestas aleatórias ou LASSO — para capturar melhor relações complexas e não lineares entre covariáveis. Os escores de propensão resultantes, mais ricos, melhoram o equilíbrio das covariáveis e reduzem o viés no efeito médio estimado do tratamento nos tratados (ATT).
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Fontes
- McCaffrey, D. F., Ridgeway, G., & Morral, A. R. (2004). Propensity score estimation with boosted regression for evaluating causal effects in observational studies. Psychological Methods, 9(4), 403-425. DOI: 10.1037/1082-989X.9.4.403 ↗
- Westreich, D., Lessler, J., & Funk, M. J. (2010). Propensity score estimation: neural networks, support vector machines, decision trees (CART), and meta-classifiers as alternatives to logistic regression. Journal of Clinical Epidemiology, 63(8), 826-833. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2009.11.020 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/machine-learning-augmented-propensity-score-matching
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferência causal↔ comparar
- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ comparar
- Balanceamento por EntropiaInferência causal↔ comparar
- Estimativa Duplamente Robusta Aumentada por Aprendizado de Máquina (ML-DR)Inferência causal↔ comparar
- Propensity Score MatchingEstatística para pesquisa↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
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