文档摘要

4.2 匹配与倾向得分：PSM 与 IPTW 本节摘要：倾向得分 e(Z)=P(X=1|Z) 把多维协变量压缩成一个标量，条件于它即可实现"伪随机化"。本节给出 PSM 的完整参数流程（估计、共同支撑、匹配算法、卡钳、平衡诊断）与 IPW 的加权公式、Hájek 修正与极端权重的处理，并说明两者与回归调整的适用边界。 一维化的洞察 后门调整要求按 Z 分层，Z 有 20 个协变量时层内样本瞬间耗尽。 会员。《4.2 匹配与倾向得分：PSM与IPTW》收录于灏天文库文集《因果推断 (Causal Inference)》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

该文档为会员专享，请先登录或注册后再查看

登录 注册

---

作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/655-%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E6%8E%A8%E6%96%AD-causal-inference

整理： 灏天文库整理

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流