ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Potrivirea Exactă Spațial Coarsened (Spatial CEM)

Spatial CEM aplică cadrul Coarsened Exact Matching la studii care implică unități geografice — cartiere, secțiuni de recensământ, municipalități sau celule de grilă. Covariate sunt coarsened în grupuri discrete, iar unitățile sunt potrivite exact pe aceste grupuri, cu atribute spațiale (locație, adiacență, caracteristici geografice) încorporate ca dimensiuni de potrivire pentru a controla confuzia spațială.

Deschide în MethodMindÎn curândApply, compare, get guidance
Tools & resources
Descarcă prezentarea
Learn & explore
VideoÎn curând

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

Surse

  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. Anselin, L., & Rey, S. J. (Eds.) (2014). Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. GeoDa Press. ISBN: 978-0986342103

Cum se citează această pagină

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

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat
ScholarGateSpatial Coarsened Exact Matching (Spatial Coarsened Exact Matching Estimator). Preluat la 2026-06-17 de pe https://scholargate.app/ro/causal-inference/spatial-coarsened-exact-matching · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026