ScholarGate
Pembantu
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Pencocokan Tepat yang Dikasar (CEM)

Pencocokan Tepat yang Dikasar ialah kaedah pra-pemprosesan yang mencapai keseimbangan kovariat dengan mengkasarkan pemboleh ubah selanjar secara sementara kepada bin, mencocokkan unit rawatan dan kawalan dengan tepat dalam bin tersebut, dan kemudian membuang semua unit yang tidak sepadan. Diperkenalkan oleh Iacus, King, dan Porro (2011, 2012), ia mengehadkan ketidakseimbangan pada setiap kovariat secara bebas, menghasilkan sampel padanan yang mana sebarang penganggar boleh digunakan tanpa bergantung pada model skor kecenderungan.

Buka dalam MethodMindTidak lama lagiApply, compare, get guidance
Tools & resources
Muat turun slaid
Learn & explore
VideoTidak lama lagi

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Peta kaedah

Kejiranan kaedah berkaitan — pilih satu nod untuk meneroka.

+17 lagi

Sumber

  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. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599

Cara memetik halaman ini

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

Kaedah yang mana?

Letakkan kaedah ini di sebelah kaedah yang paling rapat dengannya dan baca secara bersebelahan — perpustakaan menyusun buku di atas meja; pilihan terletak pada anda.

Bandingkan secara bersebelahan

Dirujuk oleh

ScholarGateCoarsened Exact Matching (Coarsened Exact Matching Estimator). Dicapai 2026-06-17 daripada https://scholargate.app/ms/causal-inference/coarsened-exact-matching · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026