政策效应，基于反事实框架（一）Edited by Linhao Cui;根据陈强高级计量经济学及stata应用等书籍自己整理得到；仅供学习交流使用。从一个基准的理想政策评价模型出发： 假设内生性问题已经解决，这里能否说 $ \beta_i $ 的一致估计量就是处理效应呢？显然不行，因为该政策很可能存在自选择的问题，也就是说该政策的施加并非是随机的，而是由该个体依据自身属性条件决定的，具体可分为由可
计量经济圈，欢迎学习定量分析的圈友，进入咱们的大社群，进入里面之后可以找到Stata15MP版本，前天发送的那个令大家满意的软件。今天给圈友推荐一个比DID更加灵活的DDID命令，这对于处理政策效应更加弹性，毕竟它允许这个放进来的政策虚拟变量出现lags或forwards。在面板数据中，一个个体在不同时间点可以是处理组或对照组，过去的政策影响现在或将来可能的政策影响现在，这样当然就比DID灵活很多
原创
2021-04-02 22:57:43
532阅读
欢迎投稿(荐稿)计量经济圈，计量相关都行邮箱：econometrics666@sina.cncopyrights@计量经济圈因果推断研究小组,欢迎加入交流学习,值得青睐的博士研究群体组织。do文件也放在咱们的社群。感谢各位，一旦成为圈子的一员，希望我们就珍惜缘分，互帮互助让彼此都有所进步。今天，我们因果推断研究小组给圈友引荐一下“政策评估中中介效应的因果分析(causalmediationanal
原创
2021-04-01 22:30:29
4026阅读
# Python中介效应检验的综述与实践
在社会科学研究中，因果关系的探讨是一个重要的课题。当我们关注自变量（X）对因变量（Y）的影响时，常常会发现一个中介变量（M），它可能会在自变量与因变量之间起到类似桥梁的作用，从而造成一种“间接影响”。本文将详细介绍如何使用Python来进行中介效应检验，并提供相应的代码示例。
## 中介效应检验的理论背景
中介效应（Mediation Effect）
在数据分析和统计建模中，特别是在心理学和社会科学领域，我们经常需要研究变量间的中介效应。中介效应分析可以帮助我们理解一个自变量是如何通过一个中介变量影响因变量的。在Python中，通过引导法（bootstrap）进行中介效应分析是一个强大的方法，尤其是在我们无法做正态性假设的情况下。该方法的准确性和可靠性使其成为许多研究者的首选。
以下我们将详细探讨如何使用Python进行中介效应分析，包括参数
揭开 BootStrap 的神秘面纱6.1客户端 BootStrap6.1.1Channel 简介在 Netty 中，Channel 是一个 Socket 的抽象，它为用户提供了关于 Socket 状态(是否是连接还是断开)以及对 Socket 的读写等操作。每当 Netty 建立了一个连接后, 都创建一个对应的 Channel 实例。 除了 TCP 协议以外，Netty 还支持很多其他的连接协议
分类模型的可信度评估用于选择最优参数
1.分类模型中的预测准确率############################# 分类模型中的预测准确率 #######################################
#导入数据集生成工具
from sklearn.datasets import make_blobs
#导入numpy
impo
转载
2024-06-17 22:53:33
67阅读
大量的特征变量，很多的模型，模型也有很多参数，如何选择合适的特征、合适的模型和合适的模型参数，这对建模是很重要的，但也是很困难的。并且选择最优的方案，方法也是很多的，这里将其中一种方法尽量描述清楚：通过遍历所有的特征组合，用最一般的模型去拟合，并计算各种特征组合的模型的性能评估，选择最好的特征组合。用最好的特征组合去创建其他模型及各种参数，确定最好的模型和参数。数据说明加载sklearn的数据集，
转载
2023-11-28 01:05:51
38阅读
架构评估质量效应树的描述
在当今快速发展的技术环境中，架构评估已成为确保系统可用性和性能的关键环节。随着架构设计的复杂性增加，传统的评估方法往往无法满足需求，导致架构决策面临很大的挑战。本篇博文将全面探讨架构评估质量效应树的问题解决过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及未来的展望。
## 背景描述
在过去的十年中，软件架构经历了显著的变化。2013年至2023年间，微
阅读James M. Robins的文章Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology[1]后的笔记 文章目录基本概念MSM的基本思想因果效应的估计函数单时刻建模以及MSM释义逆处理概率加权法（IPTW）从二分类到多分类：多层处理与非饱和MSM模型稳定权重（Stabilized Weights）从分类到离散：连续处理下
转载
2024-09-02 13:36:54
91阅读
9.循环神经网络目录序列模型统计工具自回归模型马尔可夫模型训练预测文本预处理读取数据集词元化词表整合所有功能总结语言模型和数据集学习语言模型马尔可夫模型与m元语法自然语言统计读取长序列数据随机采样顺序分区总结循环神经网络无隐状态的神经网络有隐状态的循环神经网络基于循环神经网络的字符级语言模型困惑度（Perplexity）梯度剪裁循环神经网络的从零开始实现独热编码初始化模型参数循环神经网络模型预测梯
大规模设备更新和消费品以旧换新工作取得积极进展——
“两新”政策效应持续显现
今年，我国先后推出《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》《关于加力支持大规模设备更新和消费品以旧换新的若干措施》等政策举措，推动先进产能比重持续提升，高质量耐用消费品更多进入居民生活，同时废旧资源得到循环利用，国民经济循环质量和水平大幅提高。
国家发展改革委有关负责人介绍，将进一步用足
原创
2024-10-17 17:36:23
12阅读
今天我们来一起学习如何在AMOS软件中使用结构方程进行简单中介效应的统计分析。 首先来看今天的案例数据，以下为343名住院患者的满意度及出院意愿的问卷打分情况，要研究硬件条件在治疗满意度对出院倾向中起到的中介效应。 图1
下面就来详细讲解如何在AMOS里做分析的操作步骤：①打开amos软件，点击左侧的显变量工具(矩形工具)，画好3个显变
转载
2023-12-23 22:06:03
274阅读
整体架构 第一节 公共政策评估的作用、主体与类型 第二节 公共政策评估的过程、标准与影响因素 第三节 公共政策评估的方法 第四节 公共政策监控第一节 公共政策评估的作用、主体与类型 一、公共政策评估 公共政策评估的含义：依据一定的标准和程序，通过考察政策整个政策过程的各个阶段，各 个环节，对政策的效率，效能，效益，价值等进行检测和评价，以判断政策结果实现政策目 标的程度。 二、公共政策评估的目的与
转载
2024-03-29 12:11:42
197阅读
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.在社会科学中，政策评估方法被广泛用来评估政策干预效应。在这篇文章中，两位计量大咖介绍了政策评估计量经济学方法的主要框架。此外，他们也对这些方法做了一些拓展，同时介绍了政策评估方法取得的新进展。下面只做一些基础性的
原创
2021-03-25 22:39:58
4420阅读
# R语言做联合效应分析
联合效应分析，在统计学和数据科学领域，指的是不同变量对某一结果变量共同作用的情况。通过探索这些变量之间的关系，研究人员可以更好地理解复杂的现象并做出更合理的决策。在R语言中，利用线性模型和可视化工具，我们能有效地进行联合效应分析。本文将以一个案例为基础，介绍如何在R中进行联合效应分析，并提供相关的代码示例，以及流程图和关系图的可视化展示。
## 理论背景
在多元回归
原创
2024-10-31 07:47:36
329阅读
在金融时间序列分析中，经常会涉及到某些数据呈现出自相关特性的情况。这种特性通常会影响模型的选择与数据分析的结果。为了判断某个时间序列数据是否存在ARCH效应（自回归条件异方差），我们通常需要进行相应的检验。这篇文章将重点阐述如何使用Python对序列做ARCH效应检验的过程。
## 问题背景
在金融分析中，投资者常常会关注资产回报率的波动性，如果数据中存在ARCH效应，意味着数据的波动量随时间
第16章聚类算法分类和回归算法在推导过程中都需要数据标签，也就是有监督问题。那么，如果数据本身没有标签，如何把它们按堆进行划分呢？这时候聚类算法就派上用场了，本章选择聚类算法K-means与DBSCAN进行原理讲解与实例演示。16.1K-means算法K-means是聚类算法中最经典、最实用，也是最简单的代表，它的基本思想直截了当，效果也不错。16.1.1聚类的基本特性对于一份没有标签的数据，有监
随机森林是一个强大的集成学习方法，在分类任务中表现出色。本文将深入探讨如何使用Python实现随机森林分类评估，提供详细的过程及最佳实践。
### 背景定位
在实际的机器学习项目中，数据的复杂性和多样性常常使得单一模型难以得到好的效果。随机森林通过构建多棵决策树，结合投票机制，能够有效提高分类精确度。以下是用户的反馈：
> “我在使用随机森林算法时，无法准确评估模型性能，特别是对于不平衡的数
方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。 所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。固定效应模型 表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。 例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。这
转载
2024-04-07 18:12:57
1929阅读
