ScholarGate
Asisten
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Estimator Pencocokan

Estimator pencocokan mengidentifikasi efek kausal dari suatu perlakuan dengan memasangkan setiap unit yang mendapat perlakuan dengan satu atau lebih unit yang tidak mendapat perlakuan yang memiliki karakteristik teramati serupa. Diformalisasi oleh Rubin (1973) dan diberikan teori sampel besar yang ketat oleh Abadie dan Imbens (2006), ia membangun kelompok kontrol yang kredibel dari data observasional tanpa memerlukan model parametrik untuk hasil.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

+15 more

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Nonparametric Matching Estimator for Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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

Dirujuk oleh

ScholarGateMatching Estimator (Nonparametric Matching Estimator for Average Treatment Effects). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/causal-inference/matching-estimator · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026