ScholarGate
Ассистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

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).

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

+ ещё 34

Источники

  1. 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
  2. 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.

Сравнить рядом

Упоминается в

Байесовское балансирование энтропииБайесовское взвешивание по обратной вероятностиБайесовская маргинальная структурная модельБайесовское взвешивание по показателю склонностиУкрупненное точное сопоставление (CEM)Двойная робастность оценки в образовательных исследованияхДинамическая оценка воздействия контрфактической ситуацииДинамическая энтропийная балансировкаДинамическое взвешивание по обратной вероятностиDynamic Propensity Score MatchingЭнтропийное балансированиеДвойная робастная оценка гетерогенных эффектов воздействияГетерогенное энтропийное балансирование эффектов воздействияВзвешивание по обратной вероятности гетерогенного эффекта воздействия (HTE-IPW)Гетерогенная модель предельного структурного эффекта воздействия (HTE-MSM)Усиленная машинным обучением дважды робастная оценка (ML-DR)Взвешивание по обратной вероятности с машинным обучением (ML-IPW)Машинно-обучаемая дополненная маргинальная структурная модель (ML-MSM)Машинное обучение с дополненной оценкой склонности (ML-PSM)Машинное обучение с дополненным взвешиванием по показателю склонностиМаргинальная структурная модель (MSM)Оце́нка методом подбора пар (Matching Estimator)Multi-period Inverse Probability WeightingМногопериодное взвешивание по показателю склонностиОнлайн-взвешенный отбор пробВзвешивание по обратной вероятности для панельных данныхВзвешивание на основе показателя склонности для панельных данныхДвойная робастная оценка для оценки политикиОценка политики с помощью взвешивания по обратной вероятностиМаргинальная структурная модель оценки политикиСопоставление по показателю склонности для оценки политикиВзвешивание на основе показателя склонности для оценки политикиМетод сопоставления по показателю склонности в исследованиях образованияРобастное взвешивание по обратной вероятности (Robust IPW)Робастная маргинальная структурная модельРобастное сопоставление по показателю склонностиРобастное взвешивание на основе оценки склонностиПространственное энтропийное балансированиеПространственная маргинальная структурная модельПространственное взвешивание по показателю склонности
ScholarGatePropensity Score Weighting (Propensity Score Weighting Estimator). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/propensity-score-weighting · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026