Regression modelQuasi-experimental / causal inference
政策评估逆概率加权
政策评估逆概率加权（IPW）利用估计的倾向得分对观测单元进行重新加权，使加权样本模拟随机实验。每个单元根据其接受政策的概率的倒数进行加权，从而创建一个伪总体，在该总体中，处理分配与观测到的协变量无关，并且可以直接读出平均处理效应（ATE）。
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来源
- Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5 ↗
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Inverse Probability Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/causal-inference/policy-evaluation-inverse-probability-weighting
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- 双重稳健估计（AIPW）因果推断↔ 比较
- 逆概率治疗加权法 (IPW / IPTW)因果推断↔ 比较
- Marginal Structural Model (MSM)因果推断↔ 比较
- 政策评估倾向得分匹配因果推断↔ 比较
- 倾向得分匹配研究统计学↔ 比较
- 倾向得分加权法 (PSW / IPW)因果推断↔ 比较
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