通过元学习优化增益模型的性能:基础到高级应用总结
HTE(异质性处理效应)模型是一种强大的工具,可用于理解实验干预对不同人群的不同影响。它通过人群定向提供了一种个性化的干预方式,最大程度地提高了实验的影响力。超越了传统的因果推断方法,后者通常估计整个人群的平均处理效应(ATE)。而HTE关注干预或处理如何影响特定个体或人群段,承认他们的独特特性。增益模型增...
双重机器学习及其在经济统计中的应用
他们使用如上部分线性模型,选取随机森林作为拟合工具,从而得到了核心参数η的无偏估计。除以上应用外,双重机器学习已经被逐渐广泛应用在经济、统计学研究的多个领域,比如在因果推断中,Chernozhukov(2017)使用双向稳健的方法讨论了在无混淆分配(unconfoundedness)假设下的平均处理效应、处理组平均处理效应的估计问题;Semenova...
揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角
与2SLS相比,DML方法允许使用灵活的机器学习方法拟合所有这些模型,从而减少模型依赖性。这种方法为估计LATE提供了一种更具原则性的方法。三、因果效应异质性估计异质性处理效应可以深入了解稀缺的社会资源在不平等的社会中是如何分配的,以及事件如何对不同人群产生不同的影响。潜在结果框架从一开始就允许处理效应...
有条件的威胁:解析北约的联盟胁迫与责任分担 | 国政学人
(一)异质性处理效应假设1c还预测了受访者对处理条件的反应的异质性,即被美国抛弃威胁更突出的受访者将更容易受到被美国抛弃威胁的影响。结果见图2。在处理分配前表示更害怕外部攻击的受访者更有可能支持在强调抛弃威胁的处理条件下增加国防开支,包括国内压力条件。然而对美国的信心对处理效果影响不大。这可能是因...
学术动态:计量经济学的前沿问题是什么?
纽维还评估了RieszNet和ForestRiesz在以下两种设置中的表现,也即二值处理的平均处理效应和连续处理的平均导数。SARFhurdle模型对数据有更好的拟合结果著名计量经济学家、上海财经大学教授李龙飞上海财经大学教授李龙飞指出,流量变量的结果数据通常由于预算约束或者地区距离等原因而存在较多零值,传统空间自回归Tobit模型...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
该模型包括了两个阶段,第一阶段决定了个体是否参与即零值的生成,第二阶段决定了潜在的流量水平(www.e993.com)2024年10月18日。该模型在设定两个阶段变量和参数上的灵活性使得流量变量的零值和正值可具有不同生成机制。李龙飞使用极大似然法估计模型中的参数,并基于空间近邻相依概念分析了估计量的渐近性质,发现原估计量存在着来源于固定效应的渐近...
56位上市公司CFO离职!CFO变更,对财务报告影响几何?
处理效应模型回归结果如表5所示。在列(2)和列(5)中,逆米尔斯比率(IMR)的估计系数在1%的水平上显著为负,说明原回归模型中存在自选择偏差。而在列(3)和列(4)中,逆米尔斯比率(IMR)的估计系数不显著,则说明自选择偏差问题在原回归模型中不明显,基准回归结果本身是可信的。在控制自选择效应后,CFO变更的估计系数在...
划重点!!因果推断两大算法框架解析
潜在结果类的模型有三个关键的假设。首先,个体的因果效应必须是稳定的,例如在探究发优惠券对用户购买概率的影响时,要保证一个用户的行为不受其他用户的影响,比如在线下比价或者受到不同折扣版本的优惠券影响。第二个假设是,在给定的特征情况下,用户的实际处理和潜在结果是独立的,这个假设可以用来处理观测不到的混杂。
lancet子刊:新型溶瘤病毒治疗儿童胶质瘤,临床试验结果公布!
两种免疫疗法之间的时间间隔很长,有可能但又不太可能从树突状细胞免疫疗法的预处理效应中获益。人类和小鼠胶质瘤模型中,使用标准疫苗进行局部预处理促进了局部树突状细胞迁移和淋巴结归巢。患者编号、年龄、性别、肿瘤分子特征及治疗后生存时间综上所述,对流增强给药的lerapolturev治疗儿童复发性高级别胶质瘤达到了...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
我们采用了贝叶斯后验预测方法来处理鲁宾的因果模型(Rubin’scausalmodel),该方法允许研究人员基于实证后验分布对处理观察的反事实情况进行个体和平均处理效应的推断。我们所开发的预测模型是一个动态多层次模型,其中包含一个潜在因子项,用于校正由单元特定时间趋势引起的偏差。该模型还考虑了协变量(covariates)与结果...