ScholarGate
Ассистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

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.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. 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
  2. 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.

Сравнить рядом
ScholarGateRobust Matching Estimator (Bias-Corrected Robust Matching Estimator). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/robust-matching-estimator · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026