By F. Hirsch, G. Mokobodzki

ISBN-10: 3540133380

ISBN-13: 9783540133384

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R02], Die Conditional Independence Assumption (CIA) wurde zuerst von [Sim74] erwähnt. 28 Mit anderen Worten beinhaltet die CIA die Bedingung, dass die Variablen X unter Kenntnis von Z keine Informationen über Y enthalten dürfen und umgekehrt. “29 Üblicherweise stehen bei den Anwendungen des statistischen Matchings aber nicht alle relevanten Determinanten zur Verfügung. Darüber hinaus kann die CIA nach Almus und Prantl (2002) auch nicht mittels statistischer Tests überprüft werden. 1) wobei fX|Z die bedingte Dichte von X unter Z ist und fY |Z die bedingte Dichte von Y unter Z.

Vgl. [Red03], S. 4. ¨ S. 57f. Vgl. [R02], Die z-Werte sind die Ausprägungen der gemeinsamen Variablen. 22 2 Statistisches Matching Matching betreiben zu können. 7 stellt das Vorgehen des constrained Matchings nach der Methode von Rubin (1986) dar. 6. Multipliziert man jeden Datensatz mit seinem Gewicht wi bzw. w j , so erhält man jeweils 24 Datensätze pro Tabelle. Die Datensätze werden dann aufsteigend anhand der gemeinsamen Variablen Z1 und Z2 sortiert. Die Identifizierung der statistischen Zwillinge erfolgt durch Gegenüberstellung der Datensätze beider Ausgangstabellen durch einfaches Vergleichen der Zeilen.

23 Die Z-Variablen sind also beiden Mengen von Datensätzen A und B gemein. 3 veranschaulicht werden. 3: Variablenmengen im statistischen Matching (vgl. ) Um nun eine Menge von Datensätzen zu kreieren, die sowohl über Z- und X- als auch über Y -Variablen verfügt, müssen jedem Datensatz der Menge A die Ausprägungen bezüglich der Y -Variablen eines Datensatzes aus der Menge B beigemessen werden, unter Beachtung, dass die gegenübergestellten Datensätze möglichst ähnliche Ausprägungen hinsichtlich der gemeinsamen Z-Variablen (Matchingvariablen) aufweisen.

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Seminaire de Theorie du Potentiel Paris No 7 by F. Hirsch, G. Mokobodzki


by Paul
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