Bayesian Matching Estimator

Der Bayesian Matching Estimator schätzt durchschnittliche Behandlungseffekte in Beobachtungsstudien, indem er klassisches Nearest-Neighbor- oder Kernel-Matching mit einem Bayes'schen Posterior über den Behandlungseffekt kombiniert. Er übernimmt die Logik des Kovariaten-Balancings des Matchings, während er die Unsicherheit durch eine vollständige Posterior-Verteilung propagiert, anstatt sich auf asymptotische Standardfehler zu verlassen, und liefert Glaubwürdigkeitsintervalle, die sowohl die Stichprobenvariabilität als auch Vorwissen widerspiegeln.