The propensity score matching estim

The propensity score matching estimates are carried out by
employing a number of matching algorithm like nearest neighbor
matching (NNM), kernel based matching (KBM), radius matching
(RM) and mahalanobis metric matching (MMM). To check the robustness
of the results, this is always better to employ more than one
matching algorithm. The results for the NNM are presented first as it
matches the best participant with the similar non-participant in the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คะแนนสิ่งที่ตรงกับประเมินจะดำเนินการโดยใช้หมายเลขของขั้นตอนวิธีการตรงกันเช่นเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดจับคู่ (NNM), เคอร์เนลโดยตรง (KBM), รัศมีของการจับคู่(RM) และวัด mahalanobis (ววดดดด) การจับคู่ การตรวจสอบเสถียรภาพการผล นี้เป็นเสมอดีกว่าที่จะใช้มากกว่าหนึ่งตรงกับอัลกอริทึม ผลลัพธ์สำหรับ NNM จะแสดงขึ้นก่อนที่ตรงกับผู้เข้าร่วมดี ด้วยเหมือนไม่ผู้เข้าร่วมในการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประมาณการการจับคู่คะแนนนิสัยชอบจะดำเนินการโดยการจ้างงานเป็นจำนวนมากของการจับคู่อัลกอริทึมเหมือนเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดการจับคู่(NNM) เคอร์เนลตามการจับคู่ (KBM) การจับคู่รัศมี(RM) และ Mahalanobis จับคู่ตัวชี้วัด (MMM) ในการตรวจสอบความแข็งแกร่งของผลนี้จะดีกว่าเสมอที่จะจ้างงานมากกว่าหนึ่งวิธีการจับคู่ ผลสำหรับ NNM จะถูกนำเสนอเป็นครั้งแรกที่มันตรงกับผู้เข้าร่วมที่ดีที่สุดกับผู้เข้าร่วมที่ไม่คล้ายกันใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีความโน้มเอียงการจับคู่คะแนนประเมินที่ดำเนินการโดยจ้างจำนวนของขั้นตอนวิธีการจับคู่

คู่เหมือนเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด ( nnm ) , kernel จากการจับคู่ ( kbm ) , รัศมีการจับคู่
( RM ) และ mahalanobis เมตริกที่ตรงกัน ( อืม ) การตรวจสอบเสถียรภาพ
ของผลลัพธ์ มันเสมอดีกว่าที่จะจ้างมากกว่าหนึ่ง
จับคู่ขั้นตอนวิธี ผลการ nnm เสนอแรกขณะ
ตรงกับผู้เข้าร่วมที่ดีที่สุดกับผู้เข้าร่วมไม่คล้ายกัน ใน