ScholarGate
Asszisztens
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

A térbeli durvított pontos egyezés (Spatial Coarsened Exact Matching, Spatial CEM)

A Spatial CEM a durvított pontos egyezés (Coarsened Exact Matching, CEM) keretrendszerét alkalmazza földrajzi egységeket – például városrészeket, összeírási körzeteket, településeket vagy rácsokat – magában foglaló tanulmánytervezetek vizsgálatára. A kovariánsokat diszkrét tartományokba (bin) durvítják, és az egységeket pontosan ezeken a tartományokon alapulóan illesztik össze, miközben a térbeli attribútumokat (helyszín, szomszédosság, földrajzi jellemzők) illesztési dimenziókként építik be a térbeli konfúzió kontrollálása érdekében.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanApply, compare, get guidance
Tools & resources
Diák letöltése
Learn & explore
VideóHamarosan

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  1. 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
  2. Anselin, L., & Rey, S. J. (Eds.) (2014). Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. GeoDa Press. ISBN: 978-0986342103

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/causal-inference/spatial-coarsened-exact-matching

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett
ScholarGateSpatial Coarsened Exact Matching (Spatial Coarsened Exact Matching Estimator). Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/causal-inference/spatial-coarsened-exact-matching · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026