pymc专题

【python因果推断库11】工具变量回归与使用 pymc 验证工具变量4

目录  Wald 估计与简单控制回归的比较 CausalPy 和 多变量模型 感兴趣的系数 复杂化工具变量公式  Wald 估计与简单控制回归的比较 但现在我们可以将这个估计与仅包含教育作为控制变量的简单回归进行比较。 naive_reg_model, idata_reg = make_reg_model(covariate_df.assign(education=df[

【python因果推断库7】使用 pymc 模型的工具变量建模 (IV)2

目录 与普通最小二乘法 (OLS) 的比较 应用理论:政治制度与GDP 拟合模型:贝叶斯方法  多变量结果和相关性度量 结论 与普通最小二乘法 (OLS) 的比较 simple_ols_reg = sk_lin_reg().fit(X.reshape(-1, 1), y)print("Intercept:", simple_ols_reg.intercept_, "Bet

【python因果推断库6】使用 pymc 模型的工具变量建模 (IV)1

目录 使用 pymc 模型的工具变量建模 (IV) 使用 pymc 模型的工具变量建模 (IV) 这份笔记展示了一个使用工具变量模型(Instrumental Variable, IV)的例子。我们将会遵循 Acemoglu, Johnson 和 Robinson (2001) 的一个案例研究,该研究尝试解开强大的政治机构对于以国内生产总值(GDP)衡量的经济生产力的影响。本示例借鉴

【python因果推断库2】使用 PyMC 模型进行差分-in-差分(Difference in Differences, DID)分析

目录  使用 PyMC 模型进行差分-in-差分(Difference in Differences, DID)分析 导入数据 分析 使用 PyMC 模型建模银行业数据集 导入数据  分析 1 - 经典 2×2 差分-in-差分 (DiD) 分析 2 - 具有多个干预前后观测值的差分-in-差分 (DiD) 分析   使用 PyMC 模型进行差分-in-差分(Differe