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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

स्थानिक प्रपेंसिटी स्कोर वेटिंग

स्थानिक प्रपेंसिटी स्कोर वेटिंग, व्युत्क्रम संभाव्यता उपचार भारण (IPTW) को उन सेटिंग्स तक विस्तारित करती है जहाँ इकाइयाँ भौगोलिक रूप से स्थित होती हैं और उपचार असाइनमेंट स्थान, पड़ोस की विशेषताओं, या स्थानिक क्लस्टरिंग जैसे स्थानिक कारकों पर निर्भर हो सकता है। प्रपेंसिटी स्कोर मॉडल में स्थानिक सहचरों को शामिल करके और स्थानिक स्वसहसंबंध के लिए मानक त्रुटियों को समायोजित करके, यह अवलोकन संबंधी भौगोलिक डेटा से अधिक विश्वसनीय कारण अनुमान उत्पन्न करता है।

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स्रोत

  1. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014
  2. Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442

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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting

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ScholarGateSpatial Propensity Score Weighting (Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026