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Random Recursive Partitioning: a matching method for the estimation of the average treatment effect

Giuseppe Porro · Stefano Maria Iacus刊期 2009-01 · 卷 24（1）Journal of Applied Econometrics已编入正刊

随机递归划分：估计平均处理效应的匹配方法AI 解读

Abstract In this paper we introduce the Random Recursive Partitioning (RRP) matching method. RRP generates a proximity matrix which might be useful in econometric applications like average treatment effect estimation. RRP is a Monte Carlo method that randomly generates non‐empty recursive partitions of the data and evaluates the proximity between two observations as the empirical frequency they fall in a same cell of these random partitions over all Monte Carlo replications.…

微观 · 因果推断
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