输入“python -m pip install scikit-learn”进行scikit-learn库的安装。 (2)stata相关命令安装 首先stata需要定义好python路径,这个路径就是刚刚复制下来的python路径 setpython_execC:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\python.exe 随后,安装双重机器学习的相关命令包 sscinstallddml,allrep...
本文以双重机器学习方法的经典文献《 网络基础设施、包容性绿色增长与地区差距——基于双重机器学习的因果推断 》的附件代码为例,利用stata和python实现双重机器学习估计过程。 (1)python环境配置与 scikit-learn 库的安装 在Stata 中使用 ddml 命令需要借助 Python 环境,因为许多机器学习模型都是使用 Python 中的 scikit...
本文以双重机器学习方法的经典文献《 网络基础设施、包容性绿色增长与地区差距——基于双重机器学习的因果推断 》的附件代码为例,利用stata和python实现双重机器学习估计过程。 (1)python环境配置与 scikit-learn 库的安装 在Stata 中使用 ddml 命令需要借助 Python 环境,因为许多机器学习模型都是使用 Python 中的 scikit...
Stata:DDML双重机器学习--ddml ddml 估计分四个步骤进行 第1 步:初始化 ddml 并选择模型ddmlinitmodel[if][in][,mname(name)kfolds(integer)fcluster(varname)foldvar(varlist)reps(integer)norandom tabfoldvars(varlist)] 其中,模型 在部分线性模型(部分)、交互式模型(交互式)、部分线性 IV 模型 (IV)、...
Stata:DDML双重机器学习--ddml ddml 估计分四个步骤进行 第1 步:初始化 ddml 并选择模型ddmlinitmodel[if][in][,mname(name)kfolds(integer)fcluster(varname)foldvar(varlist)reps(integer)norandom tabfoldvars(varlist)] 其中,模型 在部分线性模型(部分)、交互式模型(交互式)、部分线性 IV 模型 (IV)、...
第一种情况,没有正确安装ddml,这个情况重新ssc install和在python里面重新安装scikit-learn命令包即可 第二种情况,由于python的环境变量未设置,即cmd无法识别pip的情况所导致,这种情况建议直接重装python 第三种情况,正确安装了,stata的环境也设置好了,但是还是无法识别,这个时候重新设置一次,然后重启电脑即可。
二、长面板数据模型的Stata估计命令 常用的估计长面板数据模型的Stata命令有三个:【xtpcse】、【xtgls】和【xtscc】 对于【xtscc】命令,我们在前两篇短面板数据的笔记中已经讲过,【xtscc】也适用于长面板数据分析,它可以实现长面板数据模型的第一种估计方法,对误差项的自相关、异方差和截面相关问题提供面板校正的标准...
ddml: Double/debiased machine learning in Stata Mark E Schaffer (Heriot-Watt University, IZA) Achim Ahrens (ETH Zürich) Christian B Hansen (University of Chicago) Thomas Wiemann (University of Chicago) Package website: https://statalasso.github.io/ Latest version available here September 7, ...
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读懂这篇文章太难了,这个时候我又看到了Matheus Facure Alves(2022)的解读,只有数学含义,没有公式。所以我做了一些笔记,参考Matheus Facure Alves(2022)的内容和数据例子,使用stata给大家看看因果推断中的机器学习(Matheus Facure Alves(2022)使用的是python,目前很多机器学习的包都要依赖于python)。