实证分析

阿水实证通

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。

【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。

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