Estimator de potrivire
Estimatorul de potrivire identifică efectul cauzal al unui tratament prin asocierea fiecărei unități tratate cu una sau mai multe unități netratate care au caracteristici observate similare. Formalizat de Rubin (1973) și dotat cu o teorie riguroasă pentru eșantioane mari de către Abadie și Imbens (2006), acesta construiește un grup de control credibil din date observaționale, fără a necesita un model parametric pentru rezultat.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
Surse
- 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 ↗
- Rubin, D. B. (1973). Matching to Remove Bias in Observational Studies. Biometrics, 29(1), 159-183. DOI: 10.2307/2529684 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Nonparametric Matching Estimator for Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/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.
- Potrivirea Exactă Coarsened (CEM)Inferență cauzală↔ compare
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometrie↔ compare
- Estimare Dublu Robustă (AIPW)Inferență cauzală↔ compare
- Ponderarea prin probabilitatea inversă a tratamentului (IPW / IPTW)Inferență cauzală↔ compare
- Potrivirea scorului de propensitateStatistică pentru cercetare↔ compare
- Ponderarea Scorului de Propensitate (PSW / IPW)Inferență cauzală↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →