Ponderação por Probabilidade Inversa para Dados em Painel
A Ponderação por Probabilidade Inversa para Dados em Painel (panel IPW) estima o efeito causal de um tratamento que varia no tempo, reponderando as unidades observadas para criar uma pseudopopulação na qual o tratamento é independente de confundidores medidos em cada ponto no tempo. Ela estende a estrutura da IPW transversal para configurações longitudinais onde o status do tratamento e os confundidores evoluem ao longo de múltiplos períodos.
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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. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/panel-data-inverse-probability-weighting
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- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ comparar
- Modelo Estrutural Marginal (MSM)Inferência causal↔ comparar
- Estimador de Pareamento por Dados em PainelInferência causal↔ comparar
- Pareamento por Escore de Propensão com Dados em PainelInferência causal↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
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