The blopmatching estimator for average treatment effects in observational studies is a nonparametric matching estimator proposed by Díaz, Rau, and Rivera (2015, Review of Economics and Statistics 97: 803–812). This approach uses the solutions of linear programming problems to build the weighting schemes that are used to impute the missing potential outcomes. In this article, we describe blopmatch, a new command that implements these estimators.

中文翻译：

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在Stata中实现blopmatching

Díaz，Rau和Rivera提出的用于观测研究中平均治疗效果的盲匹配估计器是一种非参数匹配估计器（2015，《经济与统计评论》 97：803–812）。这种方法使用线性规划问题的解决方案来构建加权方案，该加权方案用于估算缺失的潜在结果。在本文中，我们描述了blopmatch，这是一个实现这些估计器的新命令。