Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Przestrzenne dopasowanie wyników skłonności (Spatial Propensity Score Matching)

Przestrzenne dopasowanie wyników skłonności (Spatial PSM) rozszerza klasyczne ramy dopasowania wyników skłonności na ustawienia, w których jednostki są osadzone w przestrzeni geograficznej, a przypisanie leczenia lub wyniki mogą być skorelowane przestrzennie. Włączając przestrzenne zmienne objaśniające i strukturę sąsiedztwa do modelu skłonności i procedury dopasowania, zapewnia przyczyny szacunków, które uwzględniają przestrzenne zakłócenia i efekty rozprzestrzeniania się.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

Źródła

  1. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41
  2. Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (2004). Estimation of simultaneous systems of spatially interrelated cross sectional equations. Journal of Econometrics, 118(1-2), 27-50. DOI: 10.1016/S0304-4076(03)00133-7

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/causal-inference/spatial-propensity-score-matching

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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateSpatial Propensity Score Matching (Spatial Propensity Score Matching Estimator). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/causal-inference/spatial-propensity-score-matching · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026