ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Multi-period Coarsened Exact Matching×ตัวประมาณค่าด้วยการจับคู่×
สาขาวิชาการอนุมานเชิงสาเหตุการอนุมานเชิงสาเหตุ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด2012–20211973
ผู้ริเริ่มIacus, King & Porro (CEM, 2012); extended to multi-period panel settingsRubin (1973); large-sample theory by Abadie & Imbens (2006)
ประเภทNon-parametric matching / causal inferenceNonparametric matching / causal inference
แหล่งต้นตำรับIacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal inference without balance checking: Coarsened exact matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI ↗Abadie, A., & Imbens, G. W. (2006). Large Sample Properties of Matching Estimators for Average Treatment Effects. Econometrica, 74(1), 235-267. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นMulti-period CEM, Longitudinal CEM, Panel CEM, Multi-wave CEMnearest-neighbor matching, NNM, matching on covariates, covariate matching
ที่เกี่ยวข้อง66
สรุปMulti-period Coarsened Exact Matching (multi-period CEM) extends the CEM framework of Iacus, King, and Porro to longitudinal data with multiple pre- and post-treatment periods. It bins continuous covariates into coarsened categories, matches treated and control units that fall into the same cells across all relevant time periods, and then estimates a weighted average treatment effect that accounts for temporal structure.The matching estimator identifies the causal effect of a treatment by pairing each treated unit with one or more untreated units that have similar observed characteristics. Formalised by Rubin (1973) and given rigorous large-sample theory by Abadie and Imbens (2006), it constructs a credible control group from observational data without requiring a parametric model for the outcome.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Multi-period Coarsened Exact Matching · Matching Estimator. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare