文章目录1 一些因果推断涉及概念1.1 内生性问题1.1.1 内生性解释1.1.2 内生性问题有四种常见形式1.1.3 内生性的解决方案1.自然实验法2. 双重 差分 法Difference-in-Difference （DID）3.工具变量法4. 动态面板回归法1.3 因果分析两个框架1.3.1 Rubin potential Outcome 虚拟事实模型1.3.2 Pearl causal Graph因果图1.3.3 两个框架之间的联系1.9 因果推断与回归的差异？1.0 额外：调节效应与中介效应2 pea 即使使用随机实验数据，DML方法仍然需要考虑一些因素，例如样本大小、特征的选择和处理、模型的选择和调参等。如果实验设计得当，并且随机化合理，那么通过DML训练的模型可以更好地捕捉因果关系，从而获得更准确的效应估计。因此，使用随机实验数据进行DML训练可能会在某些情况下获得更好的效果，但并不是绝对的规律。在应用DML方法时，仍然需要根据实际情况进行数据分析、模型选择和验证，以确保获得准确和可靠的因果效应估计。请注意，实际情况中的数据可能更加复杂，您可能需要根据您的数据和问题来适当选择的模型和参数。 EconML：用于基于ML的异构处理效果估计的Python包 EconML是一个Python软件包，用于通过 机器学习 从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的，目的是将最新的 机器学习 技术与计量经济学相结合，以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺： 在计量经济学和 机器学习 的交集中实现文献中的最新技术 保持建模效果异质性的灵活性（通过诸如随机森林，增强，套索和神经网络之类的技术），同时保留对所学模型的因果解释，并经常提供有效的置信区间 使用统一的API 建立在用于 机器学习 和数据分析的标准Python软件包的基础上 机器学习 的最大希望之一就是在众多领域中自动化决策。 许多数据驱动的个性化决策方案的核心是对异构处理效果的估计：对于具有特定特征集的样本，干预对感兴趣结果的因果关系是什么？ 简而言之，该工具包旨在测量某些治疗变量T对结果变量Y的因果效应，控制一组特征X, W以及该效应如何随X 。 所实施的方法甚至适用于观测（非实验或历史）数据集。 为了使估计结果具有因果关系，有些方法假定没有观察到的混杂因素（即， X, DoubleML-Python中的双机学习 Python软件包DoubleML提供了的 双重 /无偏 机器学习 框架的 。 它建立在（Pedregosa等，2011）。 请注意，Python软件包是与基于的R twin一起开发的。 R包也可以在和 。 文档和维护 文档和网站： : DoubleML当前由和维护。 可以将错误报告给问题跟踪器，为 。 双重 /无偏 机器学习 部分线性回归模型（PLR） 部分线性IV回归模型（PLIV） 互动回归模型（IRM） 交互式IV回归模型（IIVM） DoubleML的面向对象的实现非常灵活。 模型类DoubleMLPLR ， Doub DoubleML-R中的 双重 机器学习 R包DoubleML提供了的 双重 /无偏 机器学习 框架的 。 它建立在和（Lang等人，2019）。 请注意，R包是与基于的python twin一起开发的。 python包也可以在和 。 文档和维护 R中的功能文档： : 用户指南： ： DoubleML当前由和维护。 双重 /无偏 机器学习 框架 部分线性回归模型（PLR） 部分线性IV回归模型（PLIV） 互动回归模型（IRM） 交互式IV回归模型（IIVM） 基于的DoubleML的面向对象的实现非常灵活。 模型类DoubleMLPLR ， DoubleMLPLIV ， DoubleMLIRM和DoubleIIVM通过 机器学习 方法和Neyman正交得分函数的计算来实现对有害功能的估计。 所有其他功能都在抽象基类DoubleML 。 特别是用于估计 双重 机器学习 模型并通过 假设我们有一个广告方案P，没有经过ABTest直接在在一些城市放量了，怎么来判断这个广告的有效性（gmv）呢？能不能直接比较投放广告的城市和没有投放广告的城市之间gmv的差值呢 Δgmv=avg(投放广告城市的gmv)−avg(没有投放广告城市的gmv)\Delta_{gmv}=avg(投放广告城市的gmv)-avg(没有投放广告城市的gmv)Δgmv​=avg(投放广告城市的gmv)−avg(没有投放广告城市的gmv) 这样可以得到两类城市之间gmv的差值。这样其实有个问题，万一投放活动的城市本身gmv就 近年来，研究人员在实证研究中经常使用多通道聚类的抽样数据展开分析：如匹配后的雇主-雇员数据、匹配后的学生-教师数据、观察结果按商店和产品 双重 索引的匹配数据、以及观察结果按市场和产品 双重 索引的市场份额数据等。这些数据通常会面临着多维相关性的问题，并不符合独立同分布的性质。并且，如果只在单一层面估计聚类标准误，就会难以兼顾另一层面相关性对结果所造成的偏误。 总第163篇/张俊红今天给大家介绍一种比较常用分析方法。叫做 双重 差分 法。啥叫个 双重 差分 法呢？我们先不管这个什么法，我们直接来看例子。假如现在市场同学做了一场促销活动，然后... 最近十年中，各类因果推断方法层出不穷。令人欣喜的同时，也让很多人无所适从。虽然借助 Stata，R，Python 等软件很容易「跑出」结果，但很多人应该都经历过如下「囧境」：虽然有很多方法可以用，但由于不清楚原理，不知道该用哪个？虽然自己很努力地跑代码、看文献，但总感觉没啥实质性进展，有一种「有劲没处使」的无力感；很像看看 QJE，AER，JoE，JASA 上那些牛逼的方法，但「一开始就懵了」……。根源何在？可能是没有清晰地理解「基本概念」，比如条件期望，条件独立，无偏性以及 FWL 定理等。 线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型 区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。或者判断决策边界是否是线性的 神经网络是非线性的 虽然神经网络的每个节点是一个logistics模型，但是组合起来就是一个非线性模型。 此处我们仅仅考虑三层神经网络 2. 计算特征相关性的方法，特征...