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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Ponderação Robusta por Escore de Propensão

A Ponderação Robusta por Escore de Propensão (Robust Propensity Score Weighting - RPSW) estende a ponderação inversa por probabilidade padrão (Inverse Probability Weighting - IPW) ao incorporar salvaguardas contra a especificação incorreta do modelo de escore de propensão e pesos extremos. Ela combina técnicas como o expurgo de pesos (weight trimming), a ponderação por sobreposição (overlap weighting) ou modelos de resultado aumentados para garantir que as estimativas de efeito causal permaneçam confiáveis, mesmo quando o modelo de escore de propensão é imperfeitamente especificado.

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Fontes

  1. Robins, J. M., Rotnitzky, A., & Zhao, L. P. (1994). Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. Journal of the American Statistical Association, 89(427), 846-866. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476818
  2. Zhao, Q., Small, D. S., & Bhattacharya, B. B. (2019). Sensitivity analysis for inverse probability weighting estimators via the percentile bootstrap. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 81(4), 735-761. DOI: 10.1111/rssb.12327

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/robust-propensity-score-weighting

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ScholarGateRobust Propensity Score Weighting (Robust Propensity Score Weighting Estimator). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/causal-inference/robust-propensity-score-weighting · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026