技术栈
实证分析
小王毕业啦
1 天前
大数据
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人工智能
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数据挖掘
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数据分析
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社科数据
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实证分析
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经管数据
1990-2024年 省级-绿色金融指数(+文献)
01、数据说明省级绿色金融指数是评估各省绿色金融发展状况的综合指标,涵盖绿色信贷、绿色投资、绿色保险、绿色债券、绿色支持、绿色基金、绿色权益等多个维度,并考量相关政策与监管措施的影响。
小王毕业啦
18 天前
大数据
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人工智能
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数据挖掘
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数据分析
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社科数据
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实证分析
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经管数据
2006-2023年 省级-建成区绿化覆盖率数据(xlsx)
01、数据简介建成区绿化覆盖率,即城市建成区内绿化覆盖面积与建成区总面积的百分比,是直观反映城市绿化水平的关键指标,对衡量城市生态环境质量意义重大。较高的建成区绿化覆盖率意味着城市拥有更多绿色空间,能有效改善空气质量、调节气候、降低噪音,为居民提供更舒适的生活环境,提升居民生活品质。
阿水实证通
4 个月前
人工智能
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深度学习
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因果推断
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实证分析
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工具变量
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内生性
当工具变量遇上深度学习:DeepIV如何看透因果?
生活中有许多看似反常的经济现象。比如,每逢节假日,机票价格飙升,但出游的人数却不减反增,各大航司的机票销售依旧火爆。如果我们天真地把“价格”和“销量”这两个数据点直接拿给一个机器学习模型,它很可能会得出一个令人啼笑皆非的结论:“涨价能提升销量!”
阿水实证通
4 个月前
人工智能
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python
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机器学习
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实证分析
DoubleML+FLAML实现双重机器学习超参数的自动调优(python实现路径)
自动化机器学习(AutoML)的最新进展让机器学习估计器的超参数自动调优变得更简单。这些经过优化的学习器可用于 DoubleML 框架内的估计环节。在本笔记本中,我们将探索如何借助 AutoML 为 DoubleML 框架调优学习器。
阿水实证通
6 个月前
深度学习
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1024程序员节
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因果推断
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实证分析
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科研创新
面向社科研究者:用深度学习做因果推断(二)
本部分围绕因果识别与估计策略展开,以潜在结果框架为核心,先点明因果推断的基本难题——无法观测个体接受与不接受处理的两种潜在结果,因此聚焦估计平均处理效应(ATE)与条件平均处理效应(CATE);接着明确因果识别的关键假设(条件可忽略性、一致性、重叠性等)并梳理符号体系,再介绍两类核心估计方法(处理建模如非参数匹配、逆倾向得分加权IPW,结果建模如回归),以及能提升稳健性的双重稳健估计器,为后续结合深度学习进行因果估计做好理论铺垫。
kngines
1 年前
数据库
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postgresql
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数据分析
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spearman
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pearson
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实证分析
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异常值影响分析
【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】5.3 相关性分析(PEARSON/SPEARMAN相关系数)
👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路在数据分析领域,相关性分析是探索变量间关系的核心技术。
我是有底线的