ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Sobivuse hindaja

Sobivuse hindaja tuvastab ravi põhjusliku efekti, sidudes iga töödeldi üksuse ühe või mitme sarnaste vaadeldud omadustega töötluseta üksusega. Rubin (1973) poolt formaliseeritud ja Abadie ning Imbensi (2006) poolt range suursuurusteooriaga antud hindaja konstrueerib vaatlusandmetest usaldusväärse kontrollrühma, ilma et oleks vaja tulemusmudeli parameetrilist mudelit.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+15 more

Allikad

  1. Abadie, A., & Imbens, G. W. (2006). Large Sample Properties of Matching Estimators for Average Treatment Effects. Econometrica, 74(1), 235-267. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2006.00655.x
  2. Rubin, D. B. (1973). Matching to Remove Bias in Observational Studies. Biometrics, 29(1), 159-183. DOI: 10.2307/2529684

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Nonparametric Matching Estimator for Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/et/causal-inference/matching-estimator

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.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateMatching Estimator (Nonparametric Matching Estimator for Average Treatment Effects). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/causal-inference/matching-estimator · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026