Bayesian Inverse Probability Weighting Estimator

IPW ya kawaida hurekebisha sampuli iliyoonekana ili vitengo vilivyotibiwa na visivyotibiwa vionekane kama vimechaguliwa kwa nasibu: kila kitengo huongezwa kwa kinyume cha uwezekano wake wa kupokea matibabu yake halisi. Toleo la Bayesian linauliza: vipi ikiwa hatuna uhakika juu ya uwezekano huo? Kwa kutibu kielelezo cha kiwango cha mwelekeo kama kielelezo cha uwezekano cha Bayesian, tunachora utendaji mbalimbali wa kiwango cha mwelekeo unaowezekana kutoka kwa nyuma, tunakokotoa makadirio ya athari ya matibabu yaliyopimwa chini ya kila moja, na tunachukua wastani kati yao. Kwa hivyo, usambazaji wa nyuma wa mwisho kwa athari ya matibabu ni mpana zaidi na waaminifu zaidi wakati viwango vya mwelekeo vinakadiriwa kutoka kwa data iliyo na kikomo au yenye kelele, kupunguza ujasiri mwingi ambao makadirio ya pointi ya IPW ya mara kwa mara yanaweza kuwasilisha.