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双重机器学习处理效应估计的蒙特卡洛模拟
杨利雄1; 赵君昌1; 李庆男2
2022-03-21
Source Publication统计与决策
Volume38Issue:06Pages:26-31
Abstract基于机器学习进行因果推断是学术界研究的一个热点,双重机器学习是最新的因果效应估计方法之一,然而,相关理论并没有对不同机器学习方法之间的选择提供指导。鉴于此,文章运用蒙特卡洛模拟方法,研究不同情况下常见机器学习方法在双重机器学习处理效应估计中的表现,比较分析各种机器学习方法的估计结果,研究发现:基于不同机器学习方法的因果效应估计结果存在明显差异,双重机器学习方法的表现受到非线性函数形式以及样本容量的大小的影响;最后,在此基础上提出对机器学习方法选择的建议。
Keyword因果推断 双重机器学习 蒙特卡洛模拟
DOI10.13546/j.cnki.tjyjc.2022.06.005
URL查看原文
Indexed By北大核心 ; CSSCI
Language中文
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Document Type期刊论文
Identifierhttps://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/475578
Collection管理学院
Affiliation1.兰州大学管理学院;
2.台湾中山大学经济研究所
First Author AffilicationSchool of Management
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GB/T 7714
杨利雄,赵君昌,李庆男. 双重机器学习处理效应估计的蒙特卡洛模拟[J]. 统计与决策,2022,38(06):26-31.
APA 杨利雄,赵君昌,&李庆男.(2022).双重机器学习处理效应估计的蒙特卡洛模拟.统计与决策,38(06),26-31.
MLA 杨利雄,et al."双重机器学习处理效应估计的蒙特卡洛模拟".统计与决策 38.06(2022):26-31.
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