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
转载
2023-12-01 11:11:08
367阅读
1. 背景知识在医疗领域，研究一款新药是否有效，通常需要做的是大规模分组实验，treatment（实验组） 与 control（对照组）除了服用的药物有所不同外，其他因素，如：身高、体重、病情等，应该是类似的，这样的实验结果才能对新药的药效有客观的评价。在互联网、电商等公司，也有类似的场景：为了测试一个新优化的页面是否能够提高支付转化率，需要做ABtest。这时一个很重要的环节就是将流量随机的分为
转载
2024-08-08 12:08:22
253阅读
原因与结果的经济学前言不要混淆因果关系和相关关系。混淆因果关系和相关关系，会导致错误判断。我们采取任何行动都需要花费可观的金钱和时间。偏信那些看似存在因果关系的无稽之谈，把它们作为行动依据，不仅得不到预期的成效，还白白浪费了金钱和时间。如果依据因果关系有效地把这些金钱和时间利用起来，我们获得满意的成果的概率也会更高。浅薄的人相信运气，强大的人相信因果。 —— 拉尔夫·爱默生一、反事实：因果推理最根
Excel求和可以分为对行、对列、对指定单元格、对指区域和对整个表格求和；对区域求和时，一次既可以只对一个区域求，也可以同时对多个区域求，对指定单元格求和宜是如此。求和的方法分为用快捷键快速求和、自动求和与输入公式求和这样几种。Excel求和过程中，既可以不带条件，也可以带一个或多个条件。求和分为这么多种情况，那么Excel求和怎么操作？一、Excel求和怎么操作（一）对一行求和选中第二行中的 K
转载
2023-11-20 05:59:32
66阅读
#论文题目：【选择偏差】IPS——Recommendations as Treatments: Debiasing Learning and Evaluation（作为治疗的建议:消除学习和评估的偏见） #论文地址：https://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/schnabel_etal_16b.pdf #论文源码开源地址：https://ww
转载
2024-05-27 20:01:07
60阅读
# 有多少个任务就开多少个进程或者线程
# 什么是池
# 要在程序开始的时候,还没提交任务先创建几个线程或者进程
# 放在一个池子里,这就是池
# 为什么要用池?
# 如果先开好进程/线程,那么有任务之后就可以直接使用这个池中的数据了
# 并且开好的线程或者进程会一直存在在池中,可以被多个任务反复利用
# 这样极大的减少了开启\关闭\调度线程/进程的
转载
2024-01-01 16:08:35
30阅读
2.1 经验误差与过拟合错误率：错分样本的占比精度：分对样本的占比，与错误率是互补的。误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在新样本上的误差称为泛化误差。由于事先并不知道新样本的特征，我们只能努力使经验误差最小化； 很多时候虽然能在训练集上做到分类错误率为零，但多数情况下这样的学习器并不好过拟合：学习器把训练样本学习的“太好”，将训练样本本身的特点
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
转载
2023-07-08 18:10:26
3827阅读
概念偏差： 描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据集。（Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕）方差： 描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。基于偏差的误差： 所谓基于偏差的误差是我们模型预期的预测与我们将要预测的真实值之间的差值。偏差是用来衡量我
机器学习——Logit模型(python)文章目录机器学习——Logit模型(python)@[toc]1 OLS 缺陷2 估计策略3 模型解释3.1 边际影响3.2 相对风险4 拟合优度5 Python模拟1 OLS 缺陷传统线性回归的响应变量为连续变量，使用最小二乘法或极大似然估计可以获得各变量的回归系数。当响应变量为二值(如企业是否采取投资策略，个人选择工作还是深造等)，使用普通最小二乘法进
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：
原创
2024-02-10 05:29:52
313阅读
# 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
原创
2024-08-23 04:28:55
44阅读
1 简介由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于PSO优化混合RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。然后在多个不同核函数的单一核RVM模型训练的基础上,根据单一核RVM模型预测误差采用多核加权的方法构建混合核RVM模型,最后通过PSO优化混合核模型参数以提高预
转载
2024-07-25 19:00:11
88阅读
# Python 协程中的变量加锁
在现代编程中，尤其是服务器开发与高并发环境下，协程的使用变得越来越普遍。协程通过轻量级线程的方式实现异步操作，提高了程序的响应能力与性能。然而，协程在访问共享变量时可能会导致数据竞争的问题，因此对变量加锁是必要的。本篇文章将探讨 Python 协程与变量加锁的相关概念，并提供代码示例来帮助理解。
## 一、什么是协程
协程是一种用户级线程，可以让我们在单线
原创
2024-10-07 05:06:47
45阅读
# 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
原创
2023-12-18 09:38:39
154阅读
## 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
原创
2023-12-26 06:42:28
103阅读
# 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
原创
2024-04-07 04:18:30
27阅读
# 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
原创
2024-10-06 03:55:43
161阅读
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
转载
2023-12-12 10:44:44
307阅读
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、
转载
2023-12-02 18:06:03
1331阅读
