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添加163字节 、 2021年6月18日 (五) 17:13
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::B站搬运的杜克大学社会科学研究中心的分享视频,介绍了在使用匹配方法时会涉及到的ATT、CATE、ATE的方法。
 
::B站搬运的杜克大学社会科学研究中心的分享视频,介绍了在使用匹配方法时会涉及到的ATT、CATE、ATE的方法。
 
*[https://www.bilibili.com/video/BV19741137L2?from=search&seid=13934883753123755445 倾向性匹配得分]B站Up主分享的倾向性匹配得分的基本概念和R语言实现过程。
 
*[https://www.bilibili.com/video/BV19741137L2?from=search&seid=13934883753123755445 倾向性匹配得分]B站Up主分享的倾向性匹配得分的基本概念和R语言实现过程。
*B站up主PSM系列视频: ([https://www.bilibili.com/video/BV1gV41117Md 一)基础知识][https://www.bilibili.com/video/BV1CK4y1E7sf (二)匹配估计量][https://www.bilibili.com/video/BV1Hf4y1q7Zz (三)倾向性得分匹配]
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*B站up主PSM系列视频: ([https://www.bilibili.com/video/BV1gV41117Md 一)基础知识][https://www.bilibili.com/video/BV1CK4y1E7sf (二)匹配估计量][https://www.bilibili.com/video/BV1Hf4y1q7Zz (三)倾向性得分匹配]  [https://www.bilibili.com/video/BV1Az4y1C7UB/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1 原理和实践: PSM倾向性得分匹配最详细的讲解(四)]
 
*[https://campus.swarma.org/course/2030 潜结果框架下的因果效应]
 
*[https://campus.swarma.org/course/2030 潜结果框架下的因果效应]
 
什么是因果呢?“因”其实就是引起某种现象发生的原因,而“果”就是某种现象发生后产生的结果。因果问题在我们日常生活中十分常见,但是不管是传统的统计学还是当下很火的大数据、机器学习,更多的是解决相关性的问题。因果问题存在于很多领域,如医疗健康、经济、政治科学、数字营销等。该课程是由浙江大学助理教授况琨讲授的,主要回答以下一些重要的问题:因果性与相关性的区别是什么?相关性有哪几种来源?如何评估因果效应?有哪些常用且前沿的方法?
 
什么是因果呢?“因”其实就是引起某种现象发生的原因,而“果”就是某种现象发生后产生的结果。因果问题在我们日常生活中十分常见,但是不管是传统的统计学还是当下很火的大数据、机器学习,更多的是解决相关性的问题。因果问题存在于很多领域,如医疗健康、经济、政治科学、数字营销等。该课程是由浙江大学助理教授况琨讲授的,主要回答以下一些重要的问题:因果性与相关性的区别是什么?相关性有哪几种来源?如何评估因果效应?有哪些常用且前沿的方法?

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