DDML双重机器学习方法用于政策评估的Stata代码
时间: 2023-06-21 10:07:47 浏览: 157
DDML双重机器学习方法是一种用于处理因果推断的方法,它可以在处理大量协变量时控制偏差,同时保持精度和可解释性。以下是用于政策评估的Stata代码示例:
首先,我们需要加载ddml程序:
```
net install ddml, from("https://raw.githubusercontent.com/ryxcommar/ddml/master") replace
```
然后,我们需要准备数据。假设我们有两个变量-自变量X和因变量Y,还有一个处理变量T。我们可以使用以下代码将数据准备成DDML所需的格式:
```
// 为每个t创建一个虚拟变量
tab T, gen(dummies)
// 使用ddml的setup命令创建ddml所需的格式
ddml setup Y X1 X2 X3 T_1 T_2 T_3, dummies(T_1 T_2 T_3)
```
在创建ddml格式之后,我们可以使用以下命令来估计处理效应:
```
// 使用ddml命令估计处理效应
ddml Y X1 X2 X3, treat(T) model(lm)
```
其中,treat(T)指定T为处理变量,model(lm)指定线性模型。
我们还可以使用以下命令来进行双重机器学习:
```
// 使用ddml命令进行双重机器学习
ddml Y X1 X2 X3, treat(T) model(lm) ivmodel(lm) bootstrap
```
其中,ivmodel(lm)指定使用线性模型进行工具变量估计,bootstrap指定使用自助法进行标准误估计。
以上是DDML双重机器学习方法用于政策评估的Stata代码示例。