Handbook of Matching and Weighting Adjustments for Causal Inference

图书简介

An observational study infers the effects caused by a treatment, policy, program, intervention, or exposure in a context in which randomized experimentation is unethical or impractical.

Part I: Conceptual issues Overview of methods for adjustment and applications in the social and behavioral sciences: The role of study designTing-Hsuan Chang and Elizabeth A. Stuart Propensity scorePaul R. Rosenbaum Generalization and TransportabilityElizabeth Tipton and Erin Hartman Part II: Matching Optimization techniques in multivariate matchingPaul R. Rosenbaum and José R. Zubizarreta Optimal Full matchingMark M. Fredrickson and Ben Hansen Fine balance and its variations in modern optimal matchingSamuel D. Pimentel Matching with instrumental variablesMike Baiocchi and Hyunseung Kang Covariate Adjustment in Regression Discontinuity DesignsMatias D. Cattaneo, Luke Keele, Rocío Titiunik Risk Set MatchingBo Lu and Robert A. Greevy, Jr. Matching with Multilevel DataSamuel D. Pimentel and Luke Keele Effect Modification in Observational StudiesKwonsang Lee and Jesse Y. Hsu Optimal Nonbipartite MatchingRobert A. Greevy, Jr. and Bo Lu Matching Methods for Large Observational StudiesRuoqi Yu Part III: Weighting Overlap WeightingFan Li Covariate Balancing Propensity ScoreKosuke Imai and Yang Ning Balancing Weights for Causal InferenceEric R. Cohn, Eli Ben-Michael, Avi Feller, and José R. Zubizarreta Assessing Principal Causal Effects Using Principal Score MethodsAlessandra Mattei, Laura Forastiere, Fabrizia Mealli Incremental Caus

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Handbook of Matching and Weighting Adjustments for Causal Inference（Chapman ） 因果推理中的多元匹配与加权手册 数学史

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