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
倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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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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
# 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：
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、
# 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
# 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（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
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
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
SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM)
谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，这里就不得不提随机对照试验。众所周知，随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机的，这就保证了组间其他混杂因素均衡可比。
但是有些时候并不能实现随机化，比如
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2017-07-15 17:10:00
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# Python 中 PSM 评估方法教程
## 1. 简介
在实际开发中，我们经常需要评估 Python 中的性能，以了解代码的执行效率和资源消耗情况。PSM（Python Speed Measurement，Python 速度测量）是一种常用的评估方法，可以帮助我们找出代码中的性能瓶颈和优化空间。本教程将教会你如何在 Python 中使用 PSM 方法进行代码性能评估。
## 2. PS
人工智能（AI）是近几年来最热的话题之一，不管是医疗界、互联网界、服务界，还是制造业、工业等等，不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼（比如咱们运维界也有AIOps）。机器学习（Machine Learning, ML），是人工智能的核心，是让计算机具有智能的途径。今天，我们就来看看四种常用的机器学习编程语言的优缺点，愉快的走在知识的前沿吧！本文转载自：机器之心；作者：MJ Bahmani编译：张
PSM模式PSM 状态是指用户终端进入功率节省状态，处于 PSM 状态终端关闭收发信号机，不监听无线侧寻呼，与网络没有任何消息交互，处于最省电状态。NBIOT 工作状态connected(连接状态)：模块注册入网后处于该状态，可以发送和接收数据，无数据交互超过一段时间后会进入Idle 模式，时间由基站侧的“不活动计时器”配置，是全国统一规划，默认为 20s。(客户不能配置)idle(空闲状态)：可
一：关于DIDDID即diff in diff,DID主要应用场景是：研究某项政策或策略实施后是否有效果；涉及时间前后某经济指标的比较，即存在时间维度的比较；DID应用的局限性: 首先是对数据的要求，可以获得政策执行前的数据以及政策执行后的数据；其次要求可以找到好的对照组（即除了是否实施该政策有有差异外，其余的个体差异应当控制住并保持不变）DID易错：关于核心的解释变量是“时间t”还是 “是否执行
RFM模型RFM模型是通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3个维度来描述该客户价值状况的客户分类模型，这3个维度分别表示为：最近一次消费距离现在的时间 (Recency)：某段时间内消费频率次数 (Frequency)：某段时间内消费金额 (Monetary)计算用户的R,F,M值并且与平均用户的R,F,M值作比较可以对用户进行分类 优点：可解释性强 缺点：只有消费过的用户才能
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
