ScholarGate
Асистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Оценка на политики чрез Загрубено точно съпоставяне (CEM)

Загрубено точно съпоставяне (CEM) е квазиекспериментална техника за причинно-следствени изводи, която създава балансирани групи за третиране и контрол от наблюдавани данни, като временно групира ковариатите в интервали (bins), точно съпоставя единици в тези интервали и след това отстранява несъпоставени наблюдения, преди да оцени ефектите от политиката. Въведена от Iacus, King и Porro, CEM принадлежи към семейството на методите за съпоставяне с монотонно ограничаване на дисбаланса и е особено популярна при оценката на политики.

Отворете в MethodMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Изтегляне на слайдове
Learn & explore
ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal inference without balance checking: Coarsened exact matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI: 10.1093/pan/mpr013
  2. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/causal-inference/policy-evaluation-coarsened-exact-matching

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго
ScholarGatePolicy Evaluation Coarsened Exact Matching (Coarsened Exact Matching for Policy Evaluation). Извлечено на 2026-06-18 от https://scholargate.app/bg/causal-inference/policy-evaluation-coarsened-exact-matching · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026