El peso de probabilidad inverso aumentado es conocido por su doble robustez en datos faltantes e inferencia causal. Si se especifica correctamente el modelo de puntaje de propensión o el modelo de regresión de resultados, se garantiza que el estimador sea consistente. Otra propiedad importante del peso de probabilidad inverso aumentado es que puede lograr una equivalencia de primer orden con el estimador oráculo en el que se conocen todos los parámetros de molestia, incluso si los modelos ajustados no convergen en la tasa de raíz paramétrica. Exploramos las propiedades no asintóticas del estimador de peso de probabilidad inverso aumentado para inferir la media de la población con faltantes al azar. También consideramos inferencias de los resultados medios en el grupo observado y en el grupo no observado.