ベイズ型粗密厳密マッチング

ベイズ型粗密厳密マッチング（Bayesian CEM）は、Iacus、King、およびPorroによる粗密化と厳密マッチングのフレームワークと、ベイズ事後推論を組み合わせたものです。共変量は粗いビンに離散化され、処理群と対照群のユニットがこれらのビン内で厳密にマッチングできるようにします。その後、治療効果パラメーターにベイズ事前分布が置かれ、単一の点推定値ではなく、因果的推定量の完全な事後分布が生成されます。