背景:因为工作原因,最近在学习了解因果推断中的PSM和DID, 这里简单的基于业务数据实践一下,做个记录。 整个学习过程中也参考了不少大佬的文章,对psm有了不少的理解,当然一些细节仍然需要进一步加深理解。 本…
PSMDID模型 python 运行环境:ubuntu16.04 + cuda 8.0 + cudnn v6.0 + python 3.6.1 + pytorch 0.3.0 + torchvision 0.2.0 1.运行过程中遇到 not found modules named “***” 把“dataloader”和“models”文件夹中的对应文件“***.py”复制到主文件夹中,再尝试是否解决了问题 2.遇到“with t...
python做PSM Python做psm-did代码 需求背景: 策略不适用随机分流,在某部分人群全量上线,需要同通过构建相似人群的方式,对策略进行评估。 评估方案: 1、使用PSM构建相似人群,确保实验组与对照组在AA期的评估指标趋势能够保持一致 2、通过DID对实验效果进行评估,确认策略对实验组的影响。 一、构建相似人群 1.1环境包导...
以下是几种常用因果推断方法(双重差分法、合成控制法、PSM、断点回归)的Python 调用示例,涵盖数据生成、模型实现和结果解读。 1. 双重差分法 (DID) importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.formula.apiassmf# 生成模拟数据np.random.seed(42)n=1000# 样本量data=pd.DataFrame({'id':range(n),'treat':...
具体可参考:DID, PSM 及 DID+PSM 有何差异?DID 要假定不可观测效应随时间变化趋势相同? 2 基于倾向性评分法的因果推断 倾向性评分法由Rosenbaum和Rubin于1983年首次提出,是控制混淆变量的常用方法,其基本原理是将多个混淆变量的影响用一个综合的倾向性评分来表示,从而降低了混淆变量的维度。
- Python是一种广泛使用的高级编程语言，其数据分析库如`pandas`、`scikit-learn`等可以辅助实现PSM的各个步骤。6. Excel：- 对于数据量较小的情况，也可以使用Excel进行简单的PSM分析，但通常需要手动操作，不够高效。使用这些软件工具时，研究者需要根据数据的特点和研究需求选择合适的匹配方法和参数，以确保分析结果...
在实际应用中，倾向性得分匹配（PSM）在面板数据中与差异差异法（DID）结合使用，以近似随机化实验条件。PSM解决选择偏差问题，通过匹配处理组与控制组样本，使得两组间的处理效应接近。然而，PSM方法仅缓解由可观测变量带来的内生性问题，对于由不可观测变量导致的内生性问题则无法处理。在应用PSM时，需要...
PSM-DID 随机抽样1000次绘制安慰剂检验图 使用到的主要命令: 描述结果输出lxhsum 相关分析系数输出lxhcorr 结果输出lxhreg 平行趋势检验绘图eventdd DID模型分析命令xtreg PSM-DID分析中涉及到psmatch2、pstest 第一部分:双重差分知识回顾 第二部分:双重差分代码实现 ...
DID实证手把手教学 双重差分模型 包括相关性分析,基准回归,异质性分析,稳健性检验,平行趋势检验,安慰剂检验,PSM-DID,中介效应,调节效应等 1.4万播放 【全398集】字节大佬终于把Python教程做成了动画片,2024最新版,适合所有零基础小白学习,学完即可就业!拿走不谢,学不会我退出IT圈! 31.7万播放 手把手教你怎么使用st...
有关经典PSM-DID方法的Stata操作,可通过非官方命令diff来实现,详见《高级计量经济学及Stata应用》(陈强,2014,第2版)。 另外,虽然经典PSM-DID方法假设两期面板数据,但事实上也可应用于多期面板,只要每次仅选取两期即可(政策冲击前后更一期)。这样做的好处在于,不仅可作为稳健性检验(robustness checks),还可考察处理效...