文章目录标准化流程平行假设检验效果评估安慰剂检验 标准化流程此前的文章介绍了双重差分法(difference-in-differences，DID）的原理，并说明了其是算法策略效果评估的有效方案之一。本文将主要描述DID的标准化流程，以及如何使用stata代码实现全流程。先上标准化流程的全景图，然后再逐一理解。作为对比，此前文章里的代码只是实现了第二层中的“基本DID”模块。在标准化流程中，一共
1. 什么是安慰剂检验随着「因果推断方法」在实证研究中的使用比例不断提升，越来越多的文章也会进行安慰剂检验。其检验基本原理与医学中的安慰剂类似，即使用「假的政策发生时间或实验组」进行分析，以检验能否得到政策效应。如果依然得到了政策效应，则表明基准回归中的政策效应并不可靠。进一步，经济结果可能是由其他不可观测因素导致的，而非关注的政策所产生。2. 为什么要进行安慰剂检验在实证研究中，无论是稳健性检验
复制这篇博文原因无他，只是害怕原文被删后无法找到这么简捷清晰的安慰剂检验文章！一、 缘起开学瞎折腾一段时候之后，终于有时间写自己一直念兹在兹的安慰剂检验了。po 主想写这个教程的初衷其实很简单，因为在目前流行的双重差分方法中，安慰剂检验已经成为和平行趋势一样必不可少的检验流程。这本来是一种在思路上很直观，在具体操作上也并不复杂的方法。但是，目前网络上流行的教程，多数只讲怎么写代码。而且代码似乎也并
01 前言在实际的效率评估工作中，不是所有的营销活动都做了AB实验，也不是所有的公司都将PSM做了模型产品化，在没有AB实验和PSM建模的情况下，有其他的方法可以进行评估吗？今天给大家介绍一种比较常用也是比较容易操作的分析方法，叫做双重差分法。image.png02 DID介绍2.1 DID概述 双重差分法DID英文名Differences-in-Differences，别名“倍差法”，小名“差中
双重差分吗，就是差分两次。 我们先来举个栗子。 现在要修一条铁路，铁路是条线，所以必然会有穿过的城市和没有被穿过的城市。记Di=1 如果城市i被穿过，Di=0 如果城市i没有被穿过。 现在我们比较好奇铁路修好以后，被铁路穿过的城市是不是经济增长更快了？我们该怎么做呢？ 一开始的想法是，我们把Di=1的城市的GDP加总，减去Di=0的城市的GDP加总，然后两者一减，即E(Yi|Di=1)-E(Yi|
凡是搞计量经济的，都关注这个号了稿件：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.关于DID双重差分法，各位学者可以参阅如下文章：1.DID运用经典文献，强制性许可:来自对敌贸易法的证据，2.连续DID经典文献,土豆成就了旧世界的文明，3.截面数据DID讲述,截面做双重差分政策评估的范式，4.
原创
2021-03-29 21:07:15
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GEE上的MK趋势检验分析可以参考本文总结了基于python的MK趋势检验代码，为了方便大家使用，也记录了输入格式。MK趋势检验结果并绘制折线图对Excel一行一行计算标准分数Z判断两个时间序列是否有交点，交点位置一、MK趋势检验结果出图结果展示： 输入格式： *Excel里面的数字格式要改成数值类型 读取数据，提取年份和趋势分析数据：import numpy as np
import pand
前言今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。正态性检验正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHA
windows下安装flaskflask介绍是一个轻量级的web应用框架, 使用python编写。 基于 werkzeugwsgi工具箱和 jinja2模板引擎。 flask使用 bsd 授权。 flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。 flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 然而，flask保留了扩增的弹性...
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2023-09-14 08:56:58
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Python | KS检验以及其余非参数检验的实现1 什么是KS检验2 KS检验分类？3 KS检验的Python实现3.1 检验指定的数列是否服从正态分布3.2 检验指定的两个数列是否服从相同分布4 其余的非参数检验4.1 Wilcoxon符号秩检验（t检验的非参数版本）4.2 Kruskal-Wallis H检验（方差分析的非参数版本）4.3 Mann-Whitney秩检验5 参考 1 什么是
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2023-06-20 21:36:29
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# python做f检验
## 1. 什么是f检验
F检验（F-test）是一种统计方法，用于比较两个或多个样本的方差是否相等。它通过计算F值来判断样本的方差是否存在显著差异。在实际应用中，F检验常用于判断两个或多个实验组的差异是否显著，以及是否可以使用同一种方差分析方法进行进一步的统计推断。
## 2. F检验的原理
F检验基于方差的比较，通过计算方差之比的F值来进行假设检验。F值的计算
【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python数据分析 ADF平稳性假设检验● 选择题 以下关于ADF检验说法错误的是： A 可以用来检验时间序列是否平稳 B Python中可以用statsmodels模块实现ADF检验 C 在Arima模型中不会用到ADF检验 D 原序列未通过ADF检验，可以进行差分
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2023-09-14 16:42:38
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上篇介绍了DF检验，该检验仅用于AR(1)过程的单位根检验，对于AR()过程来说，需要使用拓展DF检验（augmented Dickey-Fuller，ADF）。1 模型检验形式AR()过程的形式如下：上式可以转换成如下形式：而一阶检验的模型形式为：与一阶的形式相比，p阶形式的相当于；可以看做是的滞后期，是特有的部分。ADF检验使用的函数依然是urca工具包中的ur.df()：ur.df(y, t
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2023-08-12 19:51:51
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引入所需的包from scipy import statsimport numpy as np注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验H0:μ=μ0H_0: μ=μ_0H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0单样本T检验-ttest_1samp生成50行x2列的数据np.random.seed(7654567) # 保证每次运行都会得到相同结果# 均值为5，方
一、业务背景在金融风控领域，常常使用KS指标来衡量评估模型的区分度（discrimination），这也是风控模型最为追求的指标之一。下面将从区分度概念、KS计算方法、业务指导意义、几何解析、数学思想等角度，对KS进行深入剖析。二、直观理解区分度的概念在数据探索中，若想大致判断自变量x对因变量y有没有区分度，常会将样本分为正负来观察变量的分布差异。那么，如何判断自变量是有用的？直观理解，如果两个分
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2023-08-31 16:00:29
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基于Python的T检验本文讨论的T检验分为三类，分别是：单样本t检验，适用于对一组数据的均值进行检验配对的双样本T检验，适用于配对的两组数据之间的差异进行检验独立双样本T检验，适用于两组两组独立数据的差异，又可以进一步分为等方差的独立样本t检验和异方差的独立样本T检验本文介绍3种T检验的使用方法，最后介绍T检验的一般报告格式单样本T检验单样本t检验用于比较单列正态分布与给定均值是否具有显著差异，
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2023-08-21 19:38:04
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假如要对一份统计数据进行分析，一般其来源来自于社会调研/普查，所以数据不是总体而是一定程度的抽样。对于抽样数据的分析，就可以结合上篇统计量及其抽样分布的内容，判断数据符合哪种分布。使用已知分布特性，可以完成对总体的统计分析。本文使用python函数判断数据集是否符合特定抽样分布。数据来源本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集，可以通过搜
# 如何实现“Python安慰女友代码”
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现“Python安慰女友代码”的流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------|
| 1 | 接收女友的情绪 |
| 2 | 确定安慰的方式 |
| 3 | 输出安慰的话语 |
根据这个流
什么是卡方检验卡方检验是一种用途很广的基于卡方分布的假设检验方法，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。其主要应用于分类变量，根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著差异或推断两个分类变量是否相关或相互独立。卡方检验分类 卡方检验步骤卡方检验可以参照一般假设检验步骤：设置原假设与备择假设设置显著性水平根据问题选择具体的假设检验方式计算统计量
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2023-08-10 12:52:15
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独立双样本检验AB测试：为同一目标制定两个案例，测试出效果最好的案例，得出最后结果。例子：假设有AB两个键盘设计案例，测试同一时间打相同单词错误数量结果如下图，由于同一行是不同两个对象的测试结果，因此为独立双样本检验。描述统计分析：#读入数据
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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