Machine Learning-Augmented Matching Estimator
De machine learning-augmented matching estimator combineert klassieke nearest-neighbor of propensity-score matching met ML-algoritmen — zoals lasso, random forests, of gradient boosting — om covariaten te selecteren, propensity scores te schatten, en te corrigeren voor resterende bias. Het resultaat is een op matching gebaseerde causale estimator die geldig blijft bij hoog-dimensionale confounding waar traditionele, handmatig gespecificeerde matching faalt.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. DOI: 10.1111/ectj.12097 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Matching Estimator for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/machine-learning-augmented-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.
- Dubbel Robuuste Schatting (AIPW)Causale inferentie↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Causale inferentie↔ compare
- Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation (ML-DR)Causale inferentie↔ compare
- Matching EstimatorCausale inferentie↔ compare
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →