ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การถ่วงดุลเอนโทรปีแบบพลวัต×การถ่วงน้ำหนักด้วยคะแนนแนวโน้ม (Propensity Score Weighting - PSW / IPW)×
สาขาวิชาการอนุมานเชิงสาเหตุการอนุมานเชิงสาเหตุ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด2012-20181983 (propensity score); 2003 (efficient IPW estimator)
ผู้ริเริ่มHainmueller (2012) for static entropy balancing; extended to dynamic settings by Blackwell and Glynn (2018) and subsequent methodologistsRosenbaum & Rubin (propensity score); Hirano, Imbens & Ridder (efficient weighting)
ประเภทCausal inference / weighting estimatorCausal inference / reweighting
แหล่งต้นตำรับHainmueller, J. (2012). Entropy Balancing for Causal Effects: A Multivariate Reweighting Method to Produce Balanced Samples in Observational Studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI ↗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 ↗
ชื่อเรียกอื่นDEB, longitudinal entropy balancing, entropy balancing with time-varying treatment, sequential entropy balancingPSW, inverse probability weighting, IPW, propensity-based weighting
ที่เกี่ยวข้อง66
สรุปDynamic Entropy Balancing extends the entropy balancing reweighting approach to settings with time-varying treatments in panel or longitudinal data. It constructs unit weights at each time period such that the covariate distributions of treated and comparison units are balanced on specified moments, adjusting sequentially for prior treatment history and time-varying confounders to estimate the causal effect of treatment sequences on outcomes.Propensity score weighting is a causal-inference method that reweights observations so that the covariate distributions of treated and untreated units look exchangeable, enabling unbiased estimation of average treatment effects from observational data. Each unit receives a weight that is the inverse of its probability of receiving the treatment it actually received — a strategy formalised by Rosenbaum and Rubin (1983) and given its efficient semiparametric form by Hirano, Imbens and Ridder (2003).
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Dynamic Entropy Balancing · Propensity Score Weighting. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare