Пространственное приближенное точное согласование (Spatial CEM)
Пространственное приближенное точное согласование (Spatial CEM) применяет структуру приближенного точного согласования (CEM) к планам исследований, включающим географические единицы — районы, переписные участки, муниципалитеты или ячейки сетки. Ковариаты приближаются к дискретным интервалам, и единицы точно согласовываются по этим интервалам, при этом пространственные атрибуты (местоположение, смежность, географические характеристики) включаются в качестве измерений согласования для контроля пространственного смешения.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
- Anselin, L., & Rey, S. J. (Eds.) (2014). Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. GeoDa Press. ISBN: 978-0986342103
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/spatial-coarsened-exact-matching
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
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ сравнить
- Пространственная двойная робастная оценкаПричинно-следственный вывод↔ сравнить
- Spatial Propensity Score MatchingПричинно-следственный вывод↔ сравнить
- Пространственный регрессионный разрывной дизайн (Spatial RDD)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →