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.
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…
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':np.random.choice([0,1],n,p=[0.7,0.3]),# 处理组虚拟变量'post':np.random.choice([0,1],n),# 时间虚拟变量'x...
目前作者给出的环境要求如下 需要安装python 3.7, PyTorch 1.4.0及以上的版本, torchvision 0.5.0版本,安装的方法网上都有,我这里就不重复了,如果这一步都不会的话,可以参考我另一篇博客 然后就要下载数据集,其中预训练使用的数据集是SceneFlow,点击蓝色的Scene Flow连接就会跳转到如下的下载网站 向下滑动,直到看见...
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。
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...
顶刊分享:机器学习预测及可解释性分析和Python代码复现 509 0 01:18:41 App (合成控制法、合成DID 以及安慰剂检验)“傻瓜”计量经济学第二版读书分享(二十一) 2.3万 1 24:37 App 魔法少女露娜的劫难 第一章 下 460 0 56:22 App 第十六节:利率与货币的关系;第十七章:间接交换;《人的行为》 2515 1...
交叠DID进展专题 经济管理类实证研究的主流方法之一,双重差分方法,专题讲解DID,多期DID,DID扩展模型,例如DDD,PSM-DID、合成DID等 针对双向固定效应模型TWFE中出现的偏误,进行交叠DID专题讲解,涵盖bacondecomp分解、负权重诊断方法(核心期刊上经常出现的)以及3种异质稳健性估计,分别为:组别--时期平均处理效应、插补估计...
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 * --- * * $$$ $$$ $ ...
多期DID代码 实证手把手教学 双重差分模型 包含相关性分析 平行趋势 基准回归 异质性 稳健性 安慰剂 PSM-DID,中介调节等,需要的看简介或直接私 luckyjory 34:02 4.2多期DID 周老师私家课堂 1.9万12 05:54 Stata应用:多期DID平行趋势检验案例2(附数据+程序) ...