Machine Learning-Augmented Coarsened Exact Matching
Machine Learning-Augmented Coarsened Exact Matching extends Coarsened Exact Matching (Iacus, King & Porro, 2012) by using supervised machine learning to automate and optimise the coarsening step — the discretisation of continuous covariates into bins — rather than relying on researcher-specified cutpoints. This reduces both ad hoc subjectivity in coarsening decisions and residual imbalance, while preserving CEM's core logic of exact matching within coarsened strata.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- 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
- Imai, K., & Ratkovic, M. (2014). Covariate balancing propensity score. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 76(1), 243-263. · DOI 10.1111/rssb.12027
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.