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- 【笔记整理】倾向性评分匹配（propensity score matching，PSM）
7、PSM的局限性 服从条件独立假设：条件独立假设(conditional independence)是一个较为严格的假定，意味着回归方程不存在遗漏变量的问题。如果存在不可观测的遗漏变量，那么PSM的结果可能是存在问题的
- 请问倾向得分匹配PSM中核匹配法得出的weight值有什么意义？ - 知乎
当 PSM 遇上 RDD：rddsga 命令详解; 专题：倍分法 DID; 面板 PSM+DID 如何做匹配？ 专题：PSM-Matching; Stata：psestimate-倾向得分匹配(PSM)中协变量的筛选; 伍德里奇先生的问题：PSM-分析中的配对——小蝌蚪找妈妈; Stata：psestimate-倾向得分匹配(PSM)中匹配变量的筛选
- 倾向的分匹配法（PSM）与普通回归有什么区别？ - 知乎
倾向得分匹配(psm)，是一种模仿rct随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。psm在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。 1 案例背景与分析策略 1 1 案例背景介绍
- 倾向的分匹配法（PSM）与普通回归有什么区别？ - 知乎
首先，psm 只是缓解了可观测变量的系统差异，不可观察变量的差异并未缓解。而实验通过随机分配，可以有效控制可观测和不可观察变量影响。其次，psm 决定了哪些观测值进入分析的样本中。 其三， psm 的外部有效性问题。 psm 的另一个问题是与外部有效性有关。
- psmdid psmatch后面是跟treat还是直接跟did？ - 知乎
在进行PSM匹配后，你会在回归模型中使用 did 变量来估计政策的影响。 因此，在你的代码中， psmatch2 后面应该跟随 treat 变量，而不是 did 变量。 你会通过 treat 进行 Propensity Score Matching，然后使用 did 变量在 Difference-in-Differences 分析中捕捉政策的影响。
- 谁能指点一下倾向性匹配评分PSM，心态崩了，一对也匹配不上？ - 知乎
2、分层psm：ps最邻近匹配尽管可以使协变量总体趋于平衡，但不能保证每个协变量分布完全一致。可以根据某个重要变量（如性别）分层后，分别对每层人群进行ps最邻近匹配，然后再将配比人群合并，这样就可以保证该重要变量在组间分布完全一致。
- stata中如何做psm的匹配前后图？ - 知乎
psm倾向得分匹配操作及结果解读 P1: PSM的流程—（2）是基于控制组和处理组进行PSM匹配—（3）和（4）是做平衡性检验—（5）是做核密度函数图表 p2展示内容是（2）的结果，主要看ATT，必须显著才能证明解释变量和被解释变量之间有因果关系，difference是x和y的
- 请问如何自学PSM倾向匹配得分法？ - 知乎
「倾向得分匹配 (psm)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾向得分进行匹配。这样可以在既定的可观测特征变量下，使得处理组个体和控制组个体尽可能相似，因而可以缓解处理效应的选择偏差问题。 2 psm 的分析过程 2 1 psm 模型设定
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