Entropy Balancing
Entropy balancing er en præprocesseringsmetode til kausal inferens, der tildeler vægte til kontrolgruppe-enheder, så den re-vægtede kontrolstikprøve matcher behandlingsgruppen præcist på et valgt sæt af kovariat-momenter (gennemsnit, varianser, skævhed). Metoden blev introduceret af Hainmueller (2012) og erstatter trial-and-error propensity-score trimming med en optimering med begrænset maksimal entropi, der opnår balance i et enkelt trin.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Kilder
- 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: 10.1093/pan/mpr025 ↗
- Zhao, Q., & Coey, D. (2017). Entropy balancing is doubly robust. Journal of Causal Inference, 5(1). (Working paper version widely cited; see also Zhao & Coey 2018, Stanford GSB Research Paper.) link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Entropy Balancing for Causal Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/da/causal-inference/entropy-balancing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Coarsened Exact Matching (CEM)Kausal inferens↔ compare
- Dobbelt Robust Estimation (AIPW)Kausal inferens↔ compare
- Vægtning med den inverse behandlingssandsynlighed (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ compare
- Estimator for matchingKausal inferens↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistik↔ compare
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausal inferens↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →