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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Estimador Bayesiano de Pareamento (Bayesian Matching Estimator)

O Estimador Bayesiano de Pareamento estima efeitos médios de tratamento em estudos observacionais combinando o pareamento clássico por vizinhos mais próximos ou kernel com uma posterior Bayesiana sobre o efeito do tratamento. Ele herda a lógica de balanceamento de covariáveis do pareamento, ao mesmo tempo que propaga a incerteza através de uma distribuição posterior completa, em vez de depender de erros padrão assintóticos, gerando intervalos de credibilidade que refletem tanto a variabilidade amostral quanto o conhecimento prévio.

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Fontes

  1. Rubin, D. B. (1978). Bayesian inference for causal effects: The role of randomization. The Annals of Statistics, 6(1), 34-58. DOI: 10.1214/aos/1176344064
  2. Heckman, J. J., Ichimura, H., & Todd, P. (1998). Matching as an econometric evaluation estimator. Review of Economic Studies, 65(2), 261-294. DOI: 10.1111/1467-937X.00044

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Matching Estimator for Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/bayesian-matching-estimator

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Referenciado por

ScholarGateBayesian Matching Estimator (Bayesian Matching Estimator for Average Treatment Effects). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/causal-inference/bayesian-matching-estimator · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026