Энтропийное балансирование
Энтропийное балансирование — это метод предварительной обработки для причинно-следственного вывода, который присваивает веса единицам контрольной группы таким образом, чтобы взвешенная контрольная выборка точно соответствовала группе воздействия по выбранному набору моментов ковариат (средние значения, дисперсии, асимметрия). Введенный Хайнмюллером (Hainmueller, 2012), он заменяет метод проб и ошибок при отсечении по показателю склонности оптимизацией с ограничением максимальной энтропии, которая достигает баланса за один шаг.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Источники
- 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 ↗
- Zhao, Q., & Coey, D. (2017). Entropy balancing is doubly robust. Journal of Causal Inference, 5(1). (Working paper version widely cited; see also Zhao & Coey 2018, Stanford GSB Research Paper.) link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Entropy Balancing for Causal Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/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.
- Укрупненное точное сопоставление (CEM)Причинно-следственный вывод↔ compare
- Двухробастное оценивание (AIPW)Причинно-следственный вывод↔ compare
- Взвешивание по обратной вероятности лечения (IPW / IPTW)Причинно-следственный вывод↔ compare
- Оце́нка методом подбора пар (Matching Estimator)Причинно-следственный вывод↔ compare
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ compare
- Взвешивание на основе оценки склонности (PSW / IPW)Причинно-следственный вывод↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →