Avaliação de Políticas Ponderação por Probabilidade Inversa
A ponderação por probabilidade inversa (IPW) na avaliação de políticas utiliza escores de propensão estimados para reponderar unidades observadas de modo que a amostra ponderada imite um experimento randomizado. Cada unidade é ponderada pelo inverso de sua probabilidade de receber a política, criando uma pseudo-população na qual a atribuição do tratamento é independente de covariáveis observadas e o efeito médio do tratamento (ATE) pode ser lido diretamente.
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Fontes
- Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5 ↗
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Inverse Probability Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/policy-evaluation-inverse-probability-weighting
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- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ comparar
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ comparar
- Modelo Estrutural Marginal (MSM)Inferência causal↔ comparar
- Propensity Score Matching para Avaliação de PolíticasInferência causal↔ comparar
- Propensity Score MatchingEstatística para pesquisa↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
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