Динамическое взвешивание по обратной вероятности

Динамическое взвешивание по обратной вероятности (Dynamic IPW) оценивает причинно-следственный эффект временной последовательности воздействий путем перевзвешивания наблюдаемых данных для имитации гипотетического рандомизированного исследования. Разработанный Робинсом и его коллегами в контексте маргинальных структурных моделей, этот метод решает проблему, заключающуюся в том, что в продольных условиях прошлые воздействия влияют на будущие ковариаты, которые, в свою очередь, влияют на будущие воздействия — петля обратной связи, которую стандартная регрессия не может распутать.