Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Динамическая энтропийная балансировка

Динамическая энтропийная балансировка расширяет подход к перевзвешиванию с помощью энтропийной балансировки на случаи с изменяющимися во времени воздействиями в панельных или продольных данных. Она конструирует веса для единиц в каждый момент времени таким образом, чтобы распределения ковариат для подвергшихся воздействию и контрольных единиц были сбалансированы по заданным моментам, последовательно корректируя предыдущую историю воздействия и изменяющиеся во времени конфаундеры для оценки причинного эффекта последовательностей воздействий на исходы.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Hainmueller, J. (2012). Entropy Balancing for Causal Effects: A Multivariate Reweighting Method to Produce Balanced Samples in Observational Studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025
  2. Blackwell, M., & Glynn, A. N. (2018). How to Make Causal Inferences with Time-Series Cross-Sectional Data under Selection on Observables. American Political Science Review, 112(4), 1067-1082. DOI: 10.1017/S0003055418000357

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Entropy Balancing for Longitudinal Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/dynamic-entropy-balancing

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
ScholarGateDynamic Entropy Balancing (Dynamic Entropy Balancing for Longitudinal Causal Inference). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/dynamic-entropy-balancing · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026