傾向スコアプラットフォームSAS proc psmatchと同様の機能、つまり傾向スコアモデルの適合、傾向スコア評価、およびマッチングを備えたJMPの傾向スコアプラットフォームが必要です。 他のJMPモデルフィッティングプラットフォーム（たとえば、層別化やロバストな分散推定量）に傾向スコアを組み込むことができることも大きなプラスになります。
統計と分析Re：傾向スコアプラットフォームこれ以上同意できませんでした。また、ナオが言ったことと、私はCEM（粗い完全一致）が恋しいです。
JMPのUIは、RStudioでこのソフトウェアを使用するようになった理由ですが、一致するすべてのメソッドがありません。
Re：傾向スコアプラットフォームJMPがソフトウェアにPSM（傾向スコアマッチング）アルゴリズムを組み込むのは、長い間遅れています。 最も残念なことに、JMP15 proにはまだこの機能が含まれていません。これは、実装が非常に簡単です。 結果として、私はデータをR司令官にエクスポートし、それらの（不格好な）マッチングアルゴリズムを実行する必要がありました。 SAS/JMP管理者からの回答をいただければ幸いです。Re：傾向スコアプラットフォームこれは、視覚化と探索を促進するJMPの方法で行う必要があります。 -オーバーレイされたミラーヒストグラム-ラブプロット以下も非常に役立ちます（ほとんど不可欠）-マッチング前後のグループ間のSMD（標準平均差）の計算-傾向スコアマッチングと同様のマッチング方法（マハラノビス距離マッチングや粗大化など）完全一致
