Le jeudi 25 novembre 2010, à 13 h 30, en la salle 2548 du pavillon Adrien-Pouliot

Sélection de modèles et estimation d’effets causaux par pondération inversée
Geneviève Lefebvre, Département de mathématiques, Université du Québec à Montréal

Les techniques de pondération inversée sont utilisées dans les études observationnelles pour estimer l’effet causal d’un traitement d’intérêt en présence de variables confondantes. Ce type d’estimateur requiert la modélisation du score de propension; toutefois, le choix des variables confondantes à considérer est important puisque l’estimateur est sensible à une mauvaise spécification de ce modèle. Dans cette présentation, nous aborderons premièrement les difficultés que pose la sélection des variables dans ce type de problème. Par la suite, nous verrons comment le moyennage de modèles peut être utilisé comme approche globale au choix du modèle de propension. Finalement, des résultats illustrant la performance de l’estimateur pondéré lorsque l’information provenant de plusieurs modèles est combinée seront présentés.