一、GitHub地址https://github.com/hoka-17/WC二、PSP表格PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟）Planning计划60120· Estimate· 估计这个任务需要多少时间60120Development开发12801500· Analysis· 需求分析 4030· Design
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、
# 使用Python做PSM和Stata
在数据分析领域，处理观察性研究中的因果推断问题是一项极具挑战性的任务。为了减少混杂变量的影响，研究人员通常会使用倾向得分匹配（PSM）或倾向得分加权（PSW）等方法来进行处理。而在实际操作中，Python和Stata是两种常用的数据分析工具。本文将介绍如何使用Python和Stata来实现倾向得分匹配，并对两种工具进行比较。
## 1. 使用Pytho
倾向得分匹配(PSM)，是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍某企业想评价专项培训的效果，现收集到78位员工的个人及工作成绩信息，包括性别、年龄、教育年、初始工作成绩与当前工作成绩、工作经验、工作时间、职位类别、是否参加培训等数据。数据上传SPS
1. PSM 简介在经济学中，我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应，为此，我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然而，我们的数据通常来自非随机的观察研究中，处理组和控制组的初始条件不完全相同，故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向得分匹配 (PSM)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾向
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2023-07-08 18:10:26
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# Python 实现 PSM（Propensity Score Matching）
在因果推断和观察性研究中，倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）是一种常见且有效的技术，用于减少因果推断中的偏差。当我们无法进行随机对照试验（RCT）时，PSM提供了一种方法，以更全面地比较处理组和控制组之间的效果。本文将探讨 PSN 的基本原理，以及如何使用 Python
# 如何实现“psm python 包”
## 整体流程
下面是实现“psm python 包”的整体流程：
```mermaid
pie
title 实现“psm python 包”流程
"创建项目" : 20
"编写代码" : 40
"构建包" : 20
"发布包" : 20
```
## 每一步具体操作
### 1. 创建项目
首先，你需要
# PSM代码简介与实例
## 什么是PSM代码
PSM（Python Source Model）是Python AST（Abstract Syntax Tree，抽象语法树）的子集，它是Python代码在解释执行之前的一个中间表示形式。PSM代码可以用来进行语法分析、代码修改、代码生成等操作。
PSM代码是一种树状结构，每个节点代表一个Python代码的构造，如表达式、语句、函数定义等。每
## PSM（Python Standard Modules）: Python的标准模块库
Python是一种功能强大且使用广泛的编程语言，拥有丰富的第三方库和模块。但是，Python自带的标准模块库（PSM）也提供了许多内置的模块和功能，可以满足大多数常见的编程需求。本文将向您介绍一些常用的PSM模块，并提供相应的代码示例。
### 1. sys模块
sys模块提供了与Python解释器和
# 使用Python进行图像匹配：基于PSM（Pixel Similarity Metric）算法的实例
图像匹配是计算机视觉中的一项关键技术，其广泛应用于图像检索、目标识别和场景重建等领域。在众多图像匹配算法中，PSM（Pixel Similarity Metric）是一种简单而有效的方法。本文将简要介绍PSM算法，并通过Python代码示例来展示其实现。
## PSM算法简介
PSM算法
如何使用Python进行PSM
PSM（Probabilistic Soft Logic，概率软逻辑）是一种用于建模不确定性和概率的逻辑推理框架。它结合了概率图模型和逻辑推理的优势，适用于推理和预测复杂的不确定性关系。下面是教你如何使用Python进行PSM的详细步骤：
1. 安装必要的Python库和工具
在开始之前，你需要安装一些必要的Python库和工具。以下是需要安装的库和工具：
倾向得分匹配(PSM)，是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍某企业想评价专项培训的效果，现收集到78位员工的个人及工作成绩信息，包括性别、年龄、教育年、初始工作成绩与当前工作成绩、工作经验、工作时间、职位类别、是否参加培训等数据。数据上传SPS
物联网技术发展趋势是LPWAN，其中尤其以NB-IoT和eMTC最为代表。NB-IoT和eMTC各有优劣，使用场景互有不同。低功耗可以说是物联网技术的核心，本着关注低功耗的方向，适当了解NB IoT在整个LTE中的位置，NB-IoT的协议，重点关注NB-IoT低功耗部分。1.NB-IoT背景NB-IoT属于LPWAN技术的一种，是一种为物联网而设计的窄带无线技术。NB-IoT是由3GP
用PSM方法两次了，早想记录这一语句了，迟到但到！先记录这一个，看后期会不会用到PSM-DID这一语句，就继续更。 直接上语句///PSM
ssc install psmatch2
help psmatch2
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)logit ties ate common odds
/*D是处理变量（分组变量），x估计概率的变量——看文献，哪些因素会影响参
ES：由编码器输出，可以是编码过的视频数据流，音频数据流，或其他编码数据流。ES流经过PES打包器之后，被转换成PES包。PES包由包头和payload组成。 PSI：MPEG-2中定义了PSI（Program Specific Information）信息，其作用是从一个携带多个节目的某一个TS流中正确找到特定的节目。 PSI表：PSI表包括节目关联表（PAT）、条件接收表（
欢迎观看Photoshop教程，小编带大家了解如何为合成图像创造统一颜色效果。任何合成图像最后都要进行的一项润色就是创造统一的观感，使不同图像元素的颜色和色调质量能够相互匹配。在本教程中，我们将了解一些在 Photoshop 中为合成图像创建统一颜色效果的方法。这是一个 科幻合成图像，我想要尝试让整个场景都呈现一种酷炫的蓝色外观。首先，我要使用这个蓝色背景创建一个均色图层，这种方法可以用于基于单个
# PSM的Python实现
在数据分析与机器学习的世界里，聚类分析是一项重要的技术。聚类的目的是将数据集中的对象分组，使得同一组中的对象相似度高，而不同组的对象相似度低。多种聚类算法中，分层聚类（PSM，Partitioned Single Linkage Method）因其有效性而备受青睐。本文将介绍PSM算法的原理和用Python实现的具体步骤，帮助你更好地理解该算法。
## 什么是PS
# 使用Python实现PSM（Progressive Sample-Matching）
在计算机图像处理中，PSM（Progressive Sample-Matching）是一种重要的方法，主要用于图像的对齐和匹配。对于刚入行的小白来说，实现PSM可能会有些挑战。为了帮助你，我将详细介绍如何在Python中实现PSM的流程，并提供具体的代码示例和每一步的解释。
## 实施流程
以下是实现P
PSM是什么？什么时候会用到PSM？PSM（Propensity Score Matching）倾向性评分匹配，是使用非实验数据或观测数据进行干预效应分析的一类统计方法。为了研究某项措施或是某个行为对人群的影响（例如吸烟对健康的影响，读北大对收入的影响），或者互联网中某项措施对于用户的影响，最直接有效的评估方法是我们从大量的样本中随机选择对照组（control group）和实验组（treated
本篇博文将使用Python代码语言简单编写一个轻松益智的小游戏，效果如下所示：1、设计思路本项目使用SQLite建立问答题库，每道题包括4个选项答案(3个正确答案，1个错误答案)。每道题都有一定分值，根据用户的答题效率，自动计算出最后的答题成绩。2、建立题库使用SQLite数据库建立题库，本质上就是SQL语句，创建exam表，实现代码如下所示：#导入SQLite驱动
import sqlite3
