目录1. 引言1. `matchit` 命令1.1 命令简介1.2 实例：使用 `matchit` 命令匹配两个数据集中的公司名称2. `reclink` 命令2.1 命令简介2.2 实例：使用 `reclink` 命令匹配两个数据集中的公司名称3. 总结4. 参考资料1. 引言关于匹配，我们最常用的匹配命令为 merge ，详见 help merge ，该
一、倾向得分匹配法说明倾向得分匹配模型是由Rosenbaum和Rubin在1983年提出的，首次运用在生物医药领域，后来被广泛运用在药物治疗、计量研究、政策实施评价等领域。倾向得分匹配模型主要用来解决非处理因素（干扰因素）的偏差。1、基本原理——反事实推断基本原理是：根据处理组的特征，找出与处理组特征尽可能类似的控制组进行匹配，从而消除非处理因素的干扰。例如：研究“是否读研”对于“收入”的帮助时，
转载
2024-09-01 22:59:45
221阅读
关于PSM倾向匹配得分的Python代码的博文记录，以下是对其相关背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和安全分析的全面整理。
---
在分析PSM（倾向匹配得分）算法的过程中，我们首先需要了解这个算法的应用场景，尤其是在社会网络分析和推荐系统中的重要性。PSM通过计算用户行为之间的相似性得分，从而为进一步的个性化推荐提供支持。
```mermaid
erDiagram
用户
倾向得分匹配法是一种研究方法，它在研究某项治疗、政策、或者其他事件的影响因素上很常见。对于经济、金融学领域来说，比如需要研究某个劳动者接受某种高等教育对其收入的影响，或者比如研究某个企业运用了某项管理层激励措施以后对企业业绩的影响。如果我们简单地将是否执行了某项时间作为虚拟变量，而对总体进行回归的话，参数估计就会产生偏误，因为在这样的情况下，我们只观察到了某一个对象他因为发生了某一事件后产生的表现
转载
2024-05-29 00:52:55
131阅读
# PSM倾向得分匹配法介绍及Python实现
倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）是一种用于减少观察性研究中选择偏误的方法。传统的随机试验由于伦理或实际的原因在社会科学和医学研究中并不总是可行，这时PSM可以帮助我们在非随机样本中做出更可靠的因果推断。本文将通过一个简单的例子介绍PSM的基本原理及其在Python中的实现，并提供可视化的结果。
## P
一、倾向得分匹配法说明倾向得分匹配模型是由Rosenbaum和Rubin在1983年提出的，首次运用在生物医药领域，后来被广泛运用在药物治疗、计量研究、政策实施评价等领域。倾向得分匹配模型主要用来解决非处理因素（干扰因素）的偏差。1、基本原理——反事实推断基本原理是：根据处理组的特征，找出与处理组特征尽可能类似的控制组进行匹配，从而消除非处理因素的干扰。例如：研究“是否读研”对于“收入”的帮助时，
转载
2024-07-12 11:34:45
188阅读
目录1. 报告2. 代码1：从数据库中提取数据lambda，匿名函数，快速定义单行函数，可以用在任何需要函数的地方。
numpy.array 和 python.array
python.filter(function, iterable)函数
python zip(a, b)
pandas创建DataFrame()数据
pandas判断是否是空值NaN，isnull()，notnull()
pan
在今天的文章中，我们来聊聊如何在 Python 中实现 PSM（倾向得分匹配法）。这项技术在社会科学研究中广泛应用，尤其是在样本选择、因果推断等领域。接下来，我将带领大家深入了解这一方法的背景、技术原理、架构解析、源码分析以及应用案例。
## 背景描述
倾向得分匹配法（PSM）是一种用于观察性研究的统计技术，其目的是通过匹配具有相似倾向得分的个体来减少选择偏差。这一方法最早是由 Rosenba
本文目录：准备数据matchIt包进行PSM使用随机森林计算PS主要匹配方法选择匹配后数据的平衡性检验cobalt包统计检验衡量均衡性结果可视化不平衡怎么办？其他问题参考资料倾向性评分（Propensity Score, PS）是一种控制混杂因素的统计学方法，通过倾向性评分的方法，可以把基线控制在可比的水平，这样就可以比较处理因素带来的差异了。比如，现在要比较A,B两种方法治疗肥胖的效果，随机分两
转载
2024-08-12 13:46:41
611阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 实现倾向匹配得分模型（Propensity Score Matching，PSM）。本模型主要应用于观察性研究，旨在通过控制混淆变量来提高因果推断的准确性。特别是在医疗、社会科学等领域，它可以帮助我们更好地理解处理效果。
### 背景描述
倾向匹配得分模型是一种统计技术，旨在估计治疗或干预措施的因果效应。该方法的关键在于计算每个个体接受干预的倾
Aspect Level Sentiment Classification with Deep Memory Network（EMNLP2016）[1]文章借鉴了来自QA领域的记忆网络解决ABSA问题。Memory Network提出的目的之一就是为了解决RNN、LSTM等网络的记忆能力较差的问题。它维护了一个外部的记忆单元用于存储之前的信息，而不是通过cell内部的hidden state。如果
文章目录前言Odds引出logit函数logit函数推导它的反函数sigmod函数sigmod函数推导Logistic回归求解参数$\theta$值 前言Logistic回归是把线性回归（连续的）转化为二分类的问题（不连续的）的模型 今天从头梳理一下Logistic回归。 文章的整体思路是：由Odds引出logit函数由logit函数推导出它的反函数sigmod函数sigmod函数推导出Logis
转载
2024-05-25 14:50:02
1268阅读
1.1 PSW Package 简介PSW : Propensity Score Weighting Methods for Dichotomous Treatments...
原创
2022-08-22 08:39:19
880阅读
# 倾向得分加权与R语言——一种有效的数据分析方法
## 引言
在数据分析和统计推断中，我们往往需要控制混杂变量的影响以获得准确的因果推断。其中，倾向得分（Propensity Score）是一种常用的方法，其基本思想是利用回归模型估计个体接受某种处理的概率，并根据该概率进行加权或匹配，从而进行更为合理的比较。本文将探讨倾向得分加权的原理及其在R语言中的实现，并配以实例进行说明。
## 倾向
原创
2024-09-02 05:17:02
124阅读
文章目录线性回归1.1 专栏介绍1.2 单变量线性回归1.2.1 模型表示1.2.2 代价函数1.2.3 梯度下降法1.3 多变量线性回归1.3.1 多维特征1.3.2 多元梯度下降1.3.3 特征缩放1.3.4 关于学习率1.3.5 特征与多项式回归1.3.6 正规方程1.4 配套作业的Python实现1.4.1 单变量线性回归1.4.2 多变量线性回归1.4.3 正规方程1.4.4 线性回归
codedump » glog简单分析glog简单分析
项目组一直使用google的glog开源库进行日志输出, 花时间研究了一下, 做些分享.这里就不分析它的使用方式了, 还是比较简单的, 几乎可以不用配置就直接使用了.另外, 如果真的需要配置的话, glog和一般的日志系统(如log4系列)是不太一样的, 后者一般使用配置文件, 而glog是在命令行参数中指定的.对比优缺点, 配
转载
2024-08-19 12:42:34
136阅读
倾向得分匹配法是通过对样本建模（logit模型）得到倾向性得分，通过倾向性得分为试验组组在对照组中找到最接近的样本，从而进行研究的。倾向得分匹配在真实世界临床研究用途越来越广泛，它是一种事后推动组间比较均衡化的方法，控制混杂偏倚。那么匹配完了后，应该用什么方法呢？观察性研究，当我们数据已经均衡可比了，我们应该怎么去分析呢？倾向得分匹配后，出现了两种现象：第一，样本量减少了；第二，匹配带来了数据的聚
转载
2024-06-11 14:22:07
197阅读
1. 树回归基于之前的线性回归，树回归归根结底也是回归，但不同的是，树回归可以更好的处理多特征的非线性回归问题，其基本思想就是切分数据集，切分至易拟合的数据集后进行线性回归建模。（复杂数据的局部建模）回归树 节点为数值型/标称型 模型树 节点为线性模型2.优缺点优点: 可以对复杂的非线性数据建模 缺点: 结果不易理解，抽象化3.伪代码'''
部分核心代码伪代码
1.建树creatTree
转载
2024-09-03 07:49:14
126阅读
1 storm入门介绍1.1 背景-实现实时计算系统需要解决那些问题如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。
（1）低延迟：都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
（2）高性能：性能不高就是浪费机器，浪费机器是要受批评的哦。
（3）分布式：系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。
（4）
用神经网络思想实现Logistic回归欢迎来到你的第一个编程作业！ 你将学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。 这项作业将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练你对深度学习的直觉。说明： 除非指令中明确要求使用，否则请勿在代码中使用循环（for / while）。你将学习以下内容：建立学习算法的一般架构，包括：
初始化参数计算损失函数及其梯度使用优化算法（梯度下降）按正确的顺序将以上所有
