我是靠谱客的博主 魔幻夏天,这篇文章主要介绍机器学习视角下的因果推断-阅读笔记,现在分享给大家,希望可以做个参考。

机器学习视角下的因果推断 (qq.com)

总结:

受试者效应(实验组效果)的可靠性,会受到样本不能完全代表总体的这个条件限制的影响。

也就是说不可能对所有样本做试验,也不可能保证样本的分布与总体分布一定一致,因为总体分布通常不可知。

保证效果可靠关键是要保证随机性,或者说,实验组与对照组足够相似。

有些什么方法呢:

1、匹配。

一是根据协方差相似度匹配。

二是PSM,倾向性得分匹配。

对每个样本计算出现的概率,就是所谓倾向性得分,是在给定样本特征X时,不同样本接受处理的条件概率。很像先验。基于倾向得分估计值对样本进行匹配后估计因果效应?这样能行?

2、断点回归

3、双重差分

4、合成控制。

最后

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