Ponderação por Probabilidade Inversa Multiperíodo
A Ponderação por Probabilidade Inversa Multiperíodo (IPW) estima o efeito causal de um tratamento que varia em múltiplos períodos de tempo, reponderando observações de acordo com a probabilidade de receber o tratamento de cada período, dadas o histórico de tratamentos passados e os confundidores que variam no tempo. Ela cria uma pseudo-população onde o tratamento em cada período é independente dos confundidores medidos, permitindo a estimação não enviesada de estratégias de tratamento sustentadas.
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Fontes
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman and Hall/CRC. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/multi-period-inverse-probability-weighting
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- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ comparar
- Ponderação Dinâmica por Probabilidade InversaInferência causal↔ comparar
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ comparar
- Modelo Estrutural Marginal (MSM)Inferência causal↔ comparar
- Ponderação por Probabilidade Inversa para Dados em PainelInferência causal↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
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