Взвешивание на основе оценки склонности (PSW / IPW)
Взвешивание на основе оценки склонности — это метод причинно-следственного вывода, который перевзвешивает наблюдения таким образом, чтобы распределения ковариат обработанных и необработанных единиц выглядели эквивалентными, что позволяет получить несмещенную оценку средних эффектов воздействия на основе наблюдательных данных. Каждая единица получает вес, обратный вероятности получения ею фактически полученного воздействия — стратегия, формализованная Розенбаумом и Рубином (1983), и получившая свою эффективную полупараметрическую форму от Хирано, Имбенса и Риддера (2003).
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
+ ещё 34
Источники
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/propensity-score-weighting
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Укрупненное точное сопоставление (CEM)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Разность разностей (Difference-in-Differences, DiD)Эконометрика↔ сравнить
- Двухробастное оценивание (AIPW)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Энтропийное балансированиеПричинно-следственный вывод↔ сравнить
- Взвешивание по обратной вероятности лечения (IPW / IPTW)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →