基于核距离的协变量平衡
统计方法学
2021-01-12 v1
摘要
观察性研究中一个常见的关注点在于恰当地评估因果效应，这通常指平均处理效应或处理组上的平均处理效应。本文针对具有二元处理的观察性研究，提出一种数据预处理方法——基于核距离的协变量平衡。该方法分别为处理组与对照组生成一组单元权重，使得重加权后的协变量分布能够满足一组预先指定的平衡条件。这一预处理方法可有效降低后续因果效应估计中的混杂偏差。我们通过蒙特卡洛模拟实验与一项真实数据分析展示了基于核距离的协变量平衡的实现与表现。
引用
@article{arxiv.2101.03463,
title = {Kernel-Distance-Based Covariate Balancing},
author = {Xialing Wen and Ying Yan and Wenliang Pan and Xianyang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03463},
year = {2021}
}