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因果推断的第一部分已经完成。该部分涵盖了因果推断的核心内容，相关的技术非常著名和成熟。第一部分为我们构建了可靠的基础。具体来说，第一部分重点介绍了因果推断的定义，以及避免将相关误认为因果的偏差、调整这些偏差的多种方法（如回归、匹配和倾向得分），以及经典的识别策略（IV、DID和RDD）。总而言之，前面的系列内容着重介绍了估计平均处理效应 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-464640.html
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![[因果推断] 增益模型（Uplift Model）介绍（三）](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/734707-1.png)
增益模型（uplift model）：估算干预增量（uplift），即 干预动作（treatment） 对 用户响应行为（outcome） 产生的效果。 这是一个 因果推断（Causal Inference) 课题下估算 ITE （Individual Treatment Effect）的问题——估算同一个体在 干预与不干预 （互斥情况下）不同outcome的差异。为了克
本文参考微软dowhy官网文档，并参考相关博客进行整理而来，官方地址：https://github.com/py-why/dowhy 因果推理 是基于观察数据进行反事实估计，分析干预与结果之间的因果关系。 DoWhy是微软发布的 端到端 因果推断Python库，主要特点是： 基于一定经验假设的基础上，将问题转化
DoWhy 基于因果推断的两大框架构建： 「图模型」 与 「潜在结果模型」 。具体来说，其使用基于图的准则与 do-积分来对假设进行建模并识别出非参数化的因果效应；而在估计阶段则主要基于潜在结果框架中的方法进行估计。DoWhy 的整个因果推断过程可以划分为四大步骤： 「
近年来，人工智能领域已经取得突破性进展，对经济社会各个领域都产生了重大影响，结合了统计学、数据科学和计算机科学的机器学习是人工智能的主流方向之一，目前也在飞快的融入计量经济学研究。表面上机器学习通常使用大数据，而计量经济学则通常使用较小样本，
除了传统的因果推断外，还有一些机器学习框架可以使用，本文介绍来自谷歌框架的Causal Impact。该方法基于合成控制法的原理，利用多个对照组数据来构建贝叶斯结构时间序列模型，并调整对照组和实验组之间的大小差异后构建综合时间序列基线，最终预测反事实结果。 C
《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》因果推断啃书系列 第1章 因果推断导论 第2章 随机实验与统计学回顾 第3章 图形化因果模型 第4章 线性回归的不合理有效性 第5章 倾向分 第6章 效果异质性 第7章 元学习器 第8章
在传统的因果推断方法中，有一种方法可以控制观察到的混杂因素和未观察到的混杂因素，这就是断点回归，因为它只需要观察干预两侧的数据，是否存在明显的断点。 ⚠️注意：当然这个方法只能做到局部随机，因此很难依据该结论推向全局。 本文参考自rdd官方示例，通
目录 1 安装教程及官方文档 1.1 pip安装 1.2 API文档 1.3 代码仓库 2 Uplift模型与主要方法介绍 2.1 发放代金券 2.2 多treatment 2.3 实验方法 3 causalml.inference.tree module 3.1 UpliftTreeClassifier 3.2 UpliftRandomForestClassifier 3.3 CausalRandomForestRegressor 4 待补充 5 问题 pip install causalml https://causalml.r
目录 一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗 二、PSM的原理及python实现 1、PSM的原理 1.1 计算倾向性得分 1.2 匹配对照组样本 1.3 平衡性检查 1.4 敏感度分析 2、PSM的python实现 假设你是一家大企业的老板，你希望知道员工技能培训对员工生产率的提升有多大帮助。已知参加培
1.国内一个武汉大学教授手下博士写的基础的因果知识课件： http://www.liuyanecon.com/wp-content/uploads/%E7%8E%8B%E5%81%A520201022.pdf 感兴趣可以看看其他手下博士做的课件： Causal inference reading group 2020 – 刘岩 – 宏观金融 2.耶鲁大学教授课程全套 课件+代码+视频 代码：GitHub - paulgp/app
