Робастный оценщик на основе подбора пар (с коррекцией смещения)
Робастный оценщик на основе подбора пар, разработанный Abadie и Imbens (2006, 2011), расширяет метод подбора ближайших соседей путем добавления регрессионной коррекции смещения, которая устраняет конечно-выборочное смещение, возникающее, когда подобранные единицы не являются идеально идентичными. Он дает состоятельные, асимптотически нормальные оценки средних эффектов воздействия при наличии формулы для дисперсии, робастной к гетероскедастичности, которая действительна независимо от числа непрерывных ковариат.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2011). Bias-Corrected Matching Estimators for Average Treatment Effects. Journal of Business & Economic Statistics, 29(1), 1-11. DOI: 10.1198/jbes.2009.07333 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bias-Corrected Robust Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/robust-matching-estimator
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Укрупненное точное сопоставление (CEM)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Разность разностей (Difference-in-Differences, DiD)Эконометрика↔ сравнить
- Двухробастное оценивание (AIPW)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Взвешивание по обратной вероятности лечения (IPW / IPTW)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Оце́нка методом подбора пар (Matching Estimator)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →