ScholarGate
Ассистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Пространственный метод подбора пар

Пространственный метод подбора пар (Spatial Matching Estimator) оценивает причинно-следственные эффекты воздействия путем подбора каждой географической единицы, подвергшейся воздействию, к одной или нескольким схожим единицам, не подвергшимся воздействию, расположенным поблизости, исходя из предположения, что единицы, близкие в пространстве, имеют схожие ненаблюдаемые характеристики. Ограничивая подбор пар географическим соседством или взвешивая по пространственной близости, метод контролирует локальные смешивающие факторы, которые игнорируются стандартным методом подбора пар.

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. (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
  2. Matching (statistics). Wikipedia. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Matching Estimator for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/spatial-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

Упоминается в

ScholarGateSpatial Matching Estimator (Spatial Matching Estimator for Causal Inference). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/spatial-matching-estimator · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026