MatchIt：利用多种匹配方法对数据预处理

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标题： MatchIt ：用于参数因果推断的非参数预处理 原文内容：https://kosukeimai.github.io/MatchIt/index.html 概述 MatchIt 提供了一个简洁的接口，用于实现多种在观察性研究中进行协变量平衡的匹配方法。匹配是减少混杂和模型依赖性的一种方法。 MatchIt 包括最近邻匹配、最优匹配、遗传匹配、精确匹配等，还提供了多种用于倾向评分匹配的方法。 马氏距离匹配 （Mahalanobis Distance Matching）是一种用于在观察性研究中进行匹配的方法。该方法通过计算样本之间的马氏距离来匹配处理组和对照组的个体，使得在匹配后的样本中，协变量的分布更加平衡，从而减少混杂效应。马氏距离是一种考虑了协变量间相关性的距离度量，可以有效地反映多维空间中样本点之间的真实距离。 步骤包括： 计算马氏距离 ：对于每对样本，计算它们在多个协变量上的马氏距离。 ………………………………