因果推断阶段系列20[阶段2-2]----处理效应的异质性

最新推荐文章于 2024-10-27 20:05:03 发布
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分类专栏： 因果推断&政策评价&处理效应 文章标签： 因果推断 异质性 python
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本文探讨了从预测到因果推断的转变，强调了处理效应异质性的重要性。因果推断关注的是在控制特征X的情况下，处理T对结果Y的因果影响。异质性分析表明，同一政策或处理在不同个体间可能产生不同效果。从ATE（平均处理效应）到CATE（条件平均处理效应）的转变，意味着我们需要关注处理对不同个体的个性化影响。文章通过实例说明，如何利用模型预测处理效应的异质性，从而进行更精准的决策，如个性化处理或定价策略。

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因果推断阶段系列21[阶段2-3]----因果模型评估
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06-12 690
大部分关于因果性的资料中，研究人员使用模拟数据来检查他们的方法是否有效。就像我们在一章中所做的那样，模拟生成关于Y0iY_{0i}Y0i​和Y1iY_{1i}Y1i​的数据，以便检查模型是否正确捕捉到了处理效应Y1i−Y0iY1i​−Y0i​。这对于学术研究来说是可以的，但在现实世界中，并没有这样的奢侈条件。在将这些技术应用于工业领域时，经常一次又一次的被要求证明为什么我们的模型更好，为什么它应该取代当前的生产模型，或者为什么它不会失效。
因果推断阶段系列23[阶段2-5]----元学习器 meta-learners
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06-26 667
简要回顾一下，前几节介绍了处理效应异质性，即确定不同个体对处理的反应方式。τxEYi​1−Yi​0∣XEτi​∣X若在连续情况下则为EδYi​t∣X。换句话说，即了解个体对处理的敏感程度。这在我们无法对所有人进行处理并需要对处理进行优先级排序的情况下非常有用，例如当您想要提供折扣但预算有限时。之前，我们看到了如何转换结果变量Y，以便将其插入预测模型并获得条件平均处理效应（CATE）估计。目标转换会增加方差。
EconML: 机器学习驱动的异质性处理效应估计
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09-25 1984
EconML是由微软研究院ALICE项目团队开发的开源Python软件包,旨在将机器学习的强大功能应用于异质性处理效应(Heterogeneous Treatment Effects, HTE)的估计。在许多数据驱动的个性化决策场景中,HTE的估计是一个核心问题:某种干预措施对具有特定特征的样本的结果变量有什么影响?EconML为这一挑战提供了一套全面的解决方案。
Stata因果推断：hettreatreg-用OLS估计异质性处理效应
Stata连享会
04-03 818
全文阅读：Stata因果推断：hettreatreg-用OLS估计异质性处理效应| 连享会主页 目录 1. 引言 2. 研究背景介绍 3. 理论部分 3.1 引例：NSW 项目对于收入的影响 3.2 OLS 加权平均数的说明 3.3 因果关系的说明 3.4 OLS 加权平均数的的推广 4. Stata 实例 4.1 hettreatreg 命令简介 4.2 结果复现 5. 结论 6. 参考文献 7. 相关推文   1. 引言 本推文基于 Tymon S
因果推断-异质性分析
乱七八糟的笔记
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双重差分模型DID学习笔记
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1.DID介绍 1.1 特点 双重差分模型 （Difference-Differences, DID）是政策评估的非实验方法中最为常用的一种方法，其中交互项是DID的灵魂。 交互项形式拥有各种形式，包括（1）传统DID；（2）经典DID；（3）异时DID；（4）广义DID；以及（5）异质性DID。下面分别介绍这几种。 1.2 传统DID 双重差分法是研究“处理效应”（treatment effects）的流行方法。一般来说，DID的使用场景为，在面板数据中，个体可分为两类，即受到政策冲击的“处理组”（tre
数据分析36计(24)：因果推断结合机器学习估计个体处理效应
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基本异质性的模型中的工具变量（一）
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本文主要是对赫克曼2006年关于MTE的一篇文章阅读的理解过程
【Python实战因果推断】3_因果效应异质性3
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
06-27 1349
制作 CATE 模型的想法源于发现哪些单元对治疗更敏感的必要性，目的是更有效地分配治疗。如果这是我们的目标，那么如果能以某种方式将单元从更敏感到不太敏感排序，将会非常有用。既然您已经有了预测的 CATE，那么您就可以根据预测结果对治疗单元进行排序，并希望它也能根据真实的 CATE 对治疗单元进行排序。遗憾的是，您无法在单位层面对这种排序进行评估。如果您评估的是由排序定义的组，又会怎样呢？首先，请记住，如果治疗是随机分配的，您就不必担心混杂偏倚。您所需要做的就是比较接受治疗和未接受治疗的结果。
【Chapter 6】因果推断中的异质性效应和个性化决策
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结构方程模型（SEM）理论篇 (SEM 1)
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社会经济学中的因果分析思想初探
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