Пошаговое руководство по сопоставлению показателей склонности на Python скачать в хорошем качестве

Пошаговое руководство по сопоставлению показателей склонности на Python

Чтобы получить скрипт Python для сопоставления показателей склонности: https://data-heroes-2.ck.page/psm_python Получить мой курс по эконометрике по самой низкой цене можно здесь: https://www.udemy.com/course/economet... В статистическом анализе данных наблюдений сопоставление показателей склонности (PSM) — это метод статистического сопоставления, который пытается оценить эффект лечения, политики или другого вмешательства путем учета ковариатов, предсказывающих получение лечения. PSM пытается снизить смещение, вызванное вмешивающимися переменными, которые могут быть обнаружены при оценке эффекта лечения, полученного путем простого сравнения результатов среди единиц, получивших лечение, и единиц, не получивших его. Пол Р. Розенбаум и Дональд Рубин представили этот метод в 1983 году. Возможность смещения возникает, поскольку разница в результатах лечения (например, в среднем эффекте лечения) между группами, получавшими лечение, и группами, не получавшими лечение, может быть обусловлена ​​фактором, предсказывающим лечение, а не самим лечением. В рандомизированных экспериментах рандомизация позволяет получить непредвзятую оценку эффектов лечения; для каждого ковариата рандомизация подразумевает, что группы лечения будут сбалансированы в среднем по закону больших чисел. К сожалению, в наблюдательных исследованиях назначение лечения субъектам исследования обычно не является случайным. Метод сопоставления пытается уменьшить смещение назначения лечения и имитировать рандомизацию, создавая выборку единиц, получавших лечение, сопоставимую по всем наблюдаемым ковариатам с выборкой единиц, не получавших лечение.