बायेसियन कोर्स्ड एग्जैक्ट मैचिंग
बायेसियन कोर्स्ड एग्जैक्ट मैचिंग (बायेसियन CEM) इयाकस, किंग और पोरो के कोर्सेनिंग-और-एग्जैक्ट-मैचिंग फ्रेमवर्क को बायेसियन पश्च अनुमान के साथ जोड़ता है। सहचरों को मोटे डिब्बे (bins) में असतत (discretised) किया जाता है ताकि उपचारित और नियंत्रित इकाइयों को उन डिब्बों के भीतर सटीक रूप से मिलाया जा सके, और फिर बायेसियन प्रायर (priors) को उपचार-प्रभाव पैरामीटर पर रखा जाता है ताकि एकल बिंदु अनुमान के बजाय कारण अनुमान (causal estimand) पर पूर्ण पश्च वितरण (posterior distributions) उत्पन्न हो सके।
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स्रोत
- 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 ↗
- Hill, J. L. (2011). Bayesian Nonparametric Modeling for Causal Inference. Journal of Computational and Graphical Statistics, 20(1), 217-240. DOI: 10.1198/jcgs.2010.08162 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-coarsened-exact-matching
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