顶刊论文复刻全文老师讲《银行监管处罚如何影响企业创新》(因果...

8、银行监管处罚对企业创新水平影响的检验结果基本回归分析数据代码运行及结果解析10、内生性处理数据代码运行及结果解析,倾向得分匹配(PSM)、因果森林(RF)、双重机器学习(DML,岭回归交叉验证,老师还将其扩展神经网络、支持向量机等其他机器学习方法,换个变量即可)11、稳健性检验数据代码运行及结果解析,(更换估计方法...

基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计

我们的目标不是预测销售,而是确定营销渠道对销售的因果效应。这两个目标有本质区别。正如我们将在后面看到的,一些对销售预测非常有效的变量,可能会导致营销渠道对销售的因果效应估计产生偏差。2、估计偏差的来源在构建营销组合模型(MMM)时,准确识别和处理可能导致估计偏差的变量至关重要。本节将详细讨论三种主要的偏差...

特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化...

特征选择的因果视角:通过一个MMM模拟案例,我们将展示基于因果推断的特征选择如何显著影响模型结果。这部分将说明不同特征集如何导致营销渠道效应估计的巨大差异。因果推断在特征工程中的应用:我们将深入分析潜在的偏差来源,结合JudeaPearl的因果推断理论[1]和MatheusFacure的研究[3]。这部分将详细讨论在构建机器学习模...

探索择偶偏好中的因果复杂性——使用QCA对调查实验数据的再分析

具体来说,各择偶条件对择偶决策的影响不是孤立的,而是叠加在一起,因而具有某种组态特征;不同择偶条件对接受和拒绝决策的影响机制不同,而回归分析难以揭示这种因果关系的非对称性。回归模型和QCA适用于分析不同性质的因果问题,只有将二者结合使用,才能收到相得益彰的效果。一、导论择偶偏好是个体选择婚恋对象时的理...

圣方医药研发EA学苑——敏感性分析,临床研究分析的重要一环

数据分布和模型假设的敏感性分析这一层次主要关注数据的分布和使用的模型是否符合特定的假设,如正态分布、线性模型等。通过不同的模型,如ANOVA、逻辑回归等,来检验数据分布的稳定性及其对研究结果的影响。该层次的敏感性分析在一定程度上可以通过统计检验来验证假设是否成立。

人工智能时代,教育实证有什么新方法,简历分析法给出了答案

二、简历分析法的应用场景近十年，随着大数据、人工智能等新技术的快速发展与在教育领域的推广应用，以及随机控制实验、双重差分、断点回归、工具变量法与倾向得分匹配法等因果推断方法在社会科学研究中的应用不断增加，简历分析法与其他数据源、其他方法结合使用的趋势也日趋明显(www.e993.com)2024年11月9日。因此，本文将基于简历分析法擅长的研究...

【地理专题】逆温现象,高中地理过程性分析的原理与经典案例!

(1)据图1分析,结合图例可知,长三角PM2.5浓度南北地域分异明显;总体是北高南低。该差异主要原因主要从以下方面分析:“雾霾污染是PM2.5(粒径小于2.5um细颗粒物)浓度过高导致,雾霾形成与能源消耗、工业废气和烟尘排放、机动车尾气排放等人为因素有关”,据此判断我国北方地区工业和生活燃煤排放污染物较多,在冬季风影响下...

咨询公司:竞争对手分析的方法和路径

咨询公司在分析竞争对手的信息时，会运用多种技术和方法，如比较分析，趋势分析，因果分析，关联分析，聚类分析，因子分析，主成分分析，判别分析，回归分析，决策树，神经网络，支持向量机等，以便从竞争对手的信息中提取出有价值的洞察和启示。例如，咨询公司曾为一家国内领先的电子商务平台提供竞争对手分析服务，该客户...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

在研究人员认为无混杂假设不可信的情况下,可能会寻求使用准实验设计(例如工具变量或断点回归)来识别因果效应。IV分析通常使用两阶段最小二乘法(2SLS)进行。在第一阶段,使用线性模型预测给定工具变量和一组前定变量X的处理状态。在第二阶段,结果Y对X和第一阶段W的拟合值进行回归,其系数代表了处理W对结果Y的因...

Physics Reports 因果发现重磅综述:从数据中发现因果关系和方程

表1.数据驱动的科学发现方法的三个层级:(1)学习统计相关性;(2)结构因果模型(structuralcausalmodels)识别变量之间的因果关系;(3)在物理系统中发现方程。表2.因果发现方法分类表3.因果发现方法和开源软件汇总表4.符号回归方法比较表5.第4节物理科学中的案例研究...