Demystifying Statistical Matching Algorithms for Big Data
揭开大数据统计匹配算法的面纱AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以处理组与对照组匹配、控制混杂及估计因果效应为背景。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
揭开大数据统计匹配算法的面纱
- 研究问题
- 在用匹配估计因果效应时，尤其是不放回匹配中，常用算法如何求解配对问题，其计算效率如何随样本扩大而变化？
- 方法与思路
- 作者详细介绍统计匹配的常用算法与求解技术，重点讨论大样本效率，并倡导通过限制候选配对利用稀疏性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提供匹配算法层面的解释，并提出限制每个处理单位可用配对可能是提升大数据匹配可扩展性的关键方向。
- 阅读关注点
- 应核对各算法的匹配目标、约束与计算复杂度，以及候选配对稀疏化如何影响匹配质量、样本保留和效应估计。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本摘要，同行评审与期刊接收未核实；摘要未报告具体复杂度或性能数值，稀疏化主要作为倡议提出。
原文摘要
Statistical matching is an effective method for estimating causal effects in which treated units are paired with control units with ``similar'' values of confounding covariates prior to performing estimation. In this way, matching helps isolate the effect of treatment on response from effects due to the confounding covariates. While there are a large number of software packages to perform statistical matching, the algorithms and techniques used to solve statistical matching problems -- especially matching without replacement -- are not widely understood. In this paper, we describe in detail commonly-used algorithms and techniques for solving statistical matching problems. We focus in particular on the efficiency of these algorithms as the number of observations grow large. We advocate for the further development of statistical matching methods that impose and exploit ``sparsity'' -- by greatly restricting the available matches for a given treated unit -- as this may be critical to ensure scalability of matching methods as data sizes grow large.