পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| কোয়ার্সেন্ড এক্সাক্ট ম্যাচিং (CEM) এর মাধ্যমে নীতি মূল্যায়ন× | এন্ট্রপি ব্যালান্সিং× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2011-2012 | 2012 |
| প্রবর্তক≠ | Iacus, King & Porro | Jens Hainmueller |
| ধরন≠ | Matching / quasi-experimental design | Covariate-balancing reweighting |
| মৌলিক উৎস≠ | Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal inference without balance checking: Coarsened exact matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI ↗ | Hainmueller, 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 ↗ |
| অপর নাম | CEM, Coarsened Exact Matching, CEM policy evaluation, coarsening-based matching | EB, entropy reweighting, covariate balancing via entropy, Hainmueller balancing |
| সম্পর্কিত≠ | 5 | 6 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Coarsened Exact Matching (CEM) is a quasi-experimental causal-inference technique that creates balanced treatment and control groups from observational data by temporarily coarsening covariates into bins, exactly matching units within those bins, and then pruning unmatched observations before estimating policy effects. Introduced by Iacus, King, and Porro, CEM belongs to the monotonic imbalance bounding family of matching methods and is especially popular in policy evaluation. | Entropy balancing is a preprocessing method for causal inference that assigns weights to control-group units so that the reweighted control sample matches the treatment group exactly on a chosen set of covariate moments (means, variances, skewness). Introduced by Hainmueller (2012), it replaces trial-and-error propensity-score trimming with a constrained maximum-entropy optimisation that achieves balance in a single step. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|