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本文提出了熵平衡，这是一种数据预处理方法，旨在在具有二元处理的观察性研究中实现协变量平衡。熵平衡基于最大熵重加权方案，校准单元权重，使得重加权后的处理组和对照组满足一组可能较大且预先设定的平衡条件，这些条件包含了已知样本矩的信息。熵平衡因此能够精确调整协变量分布的一阶、二阶乃至更高阶矩的不平衡。这些平衡改进可减少随后处理效应估计中的模型依赖性。该方法保证了所包含的所有协变量矩的平衡性均得到提升。同时，它消除了不断检查平衡和对可能随机平衡协变量矩的倾向评分模型进行迭代搜索的需求。我们通过蒙特卡洛模拟和实证应用演示了熵平衡的使用。
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Jens Hainmueller (Mon,) 研究了这个问题。
www.synapsesocial.com/papers/69d73c85c74376700bf30f14 — DOI: https://doi.org/10.1093/pan/mpr025
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Jens Hainmueller
Political Analysis
Massachusetts Institute of Technology
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