방법 증거 기록
Heterogeneous Treatment Effect Coarsened Exact Matching
Heterogeneous treatment effect coarsened exact matching (HTE-CEM) extends the coarsened exact matching framework to estimate how treatment effects vary across subgroups or individual characteristics. After CEM creates balanced strata by coarsening continuous covariates into bins and exactly matching units within each bin, conditional average treatment effects (CATEs) are computed within or across these strata, revealing where treatment works, for whom, and by how much.
원본 기록
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Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching
분류학적 방법 기록 · regression-model / causal-inference
- 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. (2013). Estimating treatment effect heterogeneity in randomized program evaluation. Annals of Applied Statistics, 7(1), 443-470. · DOI 10.1214/12-AOAS593
큐레이션된 주장
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관련 방법
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