这里采用 DML(Double Machine Learning) 方法进行因果推断,该方法主要解决两个问题: 第一,通过正则化挑拣重要控制变量; 第二,对比传统的线性回归模型,用非参数推断可以解决非线性问题。 DML 先应用机器学习算法去分别通过特征变量 X, W 拟合结果变量 Y 和处理变量 T,然后通过线性模型,使用处理变量的残差拟合出结果...
Double Machine Learning--DML是在研究HTE (Heterogenous Treatment Effect)过程中,通过残差估计矩(服从Neyman orthogonality),即使W(nuisance parameter)估计有偏,依旧可以得到无偏ATE估计的算法框架 因果推断的三个层次: 关联 介入 反事实 经济学框架与机器学习 偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLS回归...
这里采用 DML(Double Machine Learning) 方法进行因果推断,该方法主要解决两个问题: - 第一,通过正则化挑拣重要控制变量; - 第二,对比传统的线性回归模型,用非参数推断可以解决非线性问题。 DML 先应用机器学习算法去分别通过特征变量 X, W 拟合结果变量 Y 和处理变量 T,然后通过线性模型,使用处理变量的残差拟合...
你们不会真的以为double machine learning(DML)就是简单地用同一个模型预测两次,然后做个差值就完事儿了吧?如果是这样,那你可真是小看它了!今天我就来给大家科普一下DML到底是怎么回事,几分钟搞定,保证你豁然开朗! DML的核心:评估无偏ATE首先,DML主要用于评估无偏平均处理效应(ATE)。和之前提到的IPW方法一样,DML...
今天介绍DML(Double Machine Learning,双重机器学习) 一、DML提出的背景 在因果推断中不可避免会受到混淆变量的影响(此外还有中介变量,调节变量等等)。 混淆变量:omitted counfounding variable。当想要探究D对于Y的因果效应,如果X既影响D又影响Y,则X是混淆变量。
Double Machine Learning (DML)是一种算法框架，旨在研究Heterogeneous Treatment Effect (HTE)过程中，即使nuisance parameter估计有偏，也能得到无偏ATE估计。HTE旨在量化Treatment对不同人群的差异影响，并通过人群定向/数值策略进行差异化处理。因果推断的三个层次包括：经济学框架与机器学习。其中，偏最小二...
而最近又看到“Michael C Knaus, Double machine learning based program evaluation under unconfoundedness,The Econometrics Journal, 2022;, utac015”在计量社群传阅得比较多。从中了解到,双重机器学习方法相对于传统的倾向匹配、双重差分、断点回归等因果推断方法,有非常多的优点,包括但不限于适用于高维数据(传统...
在当今数据科学迅速发展的时代,双重机器学习(Double Machine Learning, DML)作为一种强有力的估计工具,正在为经济学和社会科学领域的数据分析提供新的思路和方法。根据最近的更新,Stata用户在使用DML模型时,能够通过集成Python的方式,极大地提升其分析能力。本文将详细介绍如何设置Stata与Python的集成,进而使用DML进行数据...
此外,在数据科学领域,DML还可能指双重机器学习(Double Machine Learning)。这是一种结合了传统经济学中的因果推理与现代机器学习的强大能力的因果推断方法。DML通过引入机器学习模型来处理高维数据和潜在混杂因素,使得研究者能够更准确地估计因果效应,在经济学、社会科学、公共卫生等领域具有...
此外,DML在数据科学领域也可能指双重机器学习(Double Machine Learning)。这是一种用于估计因果效应的统计方法,它结合了机器学习和经济学的理论,旨在解决传统因果推断方法中的一些限制和挑战。 如何根据上下文确定DML的具体含义 由于DML在不同的领域可能具有不同的含义,因此需要根据具体的上...