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🦾面向经济学家的双重机器学习(DML):实用指南、最佳实践和常见陷阱
在数据驱动的时代,如何精准进行因果推断,突破传统模型的限制?双重/去偏机器学习(DML)框架为经济学研究带来了革命性工具!下面这篇文章不仅详解 DML 的核心原理和操作指南,还结合实践分享了模型选择和部署中的最佳实践与常见陷阱,例如指标选择不当、数据泄漏和过拟合超参数等问题。如果你希望在高维复杂数据中精准挖掘因果关系,同时规避常见错误,这篇文章将为你提供全面的理论与实操指南,助你在经济学与机器学习的结合中迈出坚实一步!
〽️经管实证——机制分析到底该怎么做?
对经管领域文献的top5大刊方法进行总结,得到以下实证分析中机制检验的方法合集,建议收藏!
🧮经管实证——机制分析(调节篇)怎么做?
总结TOP期刊中常用的机制检验方法,关于交互项的处理方法累计五种方法,具体参考相关文献。