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Improving Effect Estimates by Limiting the Variability in Inverse Propensity Score Weights

倾向得分匹配 协变量 因果推理 统计 匹配(统计) 计算机科学 统计能力 统计推断 计量经济学 推论 对比度(视觉) 数学 人工智能
作者
Keith Kranker,Laura Blue,Lauren Vollmer Forrow
出处
期刊:The American Statistician [Taylor & Francis]
卷期号:75 (3): 276-287 被引量:10
标识
DOI:10.1080/00031305.2020.1737229
摘要

This study describes a novel method to reweight a comparison group used for causal inference, so the group is similar to a treatment group on observable characteristics yet avoids highly variable weights that would limit statistical power.
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