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协变量存在缺失的因果效应稳健估计
1
作者
韩锋
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第14期37-39,共3页
文章借助逆概加权方法作用于影响函数,给出协变量存在缺失时倾向评分的估计方法。同时,针对现实研究中倾向评分取值可能接近0或1的情况,应用倾向评分扩展加权给出因果效应的估计。特别是推广Hirano(2003)的方法,导出其因果效应的渐近方...
文章借助逆概加权方法作用于影响函数,给出协变量存在缺失时倾向评分的估计方法。同时,针对现实研究中倾向评分取值可能接近0或1的情况,应用倾向评分扩展加权给出因果效应的估计。特别是推广Hirano(2003)的方法,导出其因果效应的渐近方差。模拟结果表明,提出的方法估计出的方差与样本方差接近,并且得到的因果效应优于传统方法,具有较小的Bias与MSE。
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关键词
协变量缺失数据
因果效应
渐近方差
随机
缺失
机制
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职称材料
题名
协变量存在缺失的因果效应稳健估计
1
作者
韩锋
机构
北京联合大学师范学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第14期37-39,共3页
基金
国家社会科学基金后期资助项目(18FTJ003)。
文摘
文章借助逆概加权方法作用于影响函数,给出协变量存在缺失时倾向评分的估计方法。同时,针对现实研究中倾向评分取值可能接近0或1的情况,应用倾向评分扩展加权给出因果效应的估计。特别是推广Hirano(2003)的方法,导出其因果效应的渐近方差。模拟结果表明,提出的方法估计出的方差与样本方差接近,并且得到的因果效应优于传统方法,具有较小的Bias与MSE。
关键词
协变量缺失数据
因果效应
渐近方差
随机
缺失
机制
Keywords
missing data for covariates
causal effect
asymptotic variance
random missing mechanism
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
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1
协变量存在缺失的因果效应稳健估计
韩锋
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020
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