利用python语言和econml包写一段代码,需要计算处理变量公平感在不同性别、城乡与区域群体中的处理效应异质性,并进行可视化呈现
时间: 2023-03-15 19:09:37 浏览: 68
可以使用以下代码:import econml
import matplotlib.pyplot as plt# 定义解释变量
X = [性别, 城乡, 区域]# 定义响应变量
y = 公平感# 建立一个线性模型
model = econml.LinearModel(X, y)# 在模型中添加异质性处理变量
hetero_effects = model.add_heteroskedasticity()# 计算异质性处理效应
hetero_effects_coef = model.fit()# 对异质性处理效应进行可视化
plt.bar(hetero_effects, hetero_effects_coef)
plt.title('处理效应异质性')
plt.xlabel('处理变量')
plt.ylabel('系数')
plt.show()
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利用python语言和econml包写一段代码,需要计算处理变量公平感在不同性别群体中的处理效应异质性,并进行可视化呈现
答案:import econml
import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据
data = ... # 定义变量
y = data['outcome']
treat = data['treatment']
gender = data['gender']# 定义模型
model = econml.DML.LinearModel()# 计算处理变量的异质性效应
hetero_effects = model.heterogeneous_effect(y, treat, gender)# 可视化处理变量的异质性效应
plt.scatter(gender, hetero_effects)
plt.title("Heterogeneous Treatment Effects")
plt.xlabel("Gender")
plt.ylabel("Treatment Effect")
plt.show()
利用python语言和econml包写一段代码,需要计算处理变量公平感与结果变量幸福感在不同性别、城乡与区域群体中的处理效应异质性,并进行可视化呈现
建议使用以下代码:import econml
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")# 创建模型
model = econml.HeterogeneousTreatmentEffects(outcome_name='happiness',
treatment_name='treatment',
discrete_features=['gender', 'urban_rural', 'region'])# 训练模型
model.fit(df['fairness'], df['treatment'], df)# 计算并可视化不同群体的处理效应异质性
effects = model.effect(df['fairness'], df)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df['gender'], effects)
ax.set_xlabel('Gender')
ax.set_ylabel('Happiness')
plt.show()