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计量.因果推断相关:
AB测试代码:python,AB测试常规情况下使用的代码
DID平行趋势检验:python,使用最不利的矩不等式测试对DID中隐含PMF进行检验,识别平行趋势违反的情况
klevelSLOPE-MisSpecIterGMM-with Liu:python,有限错误识别的迭代GMM配合第一类错误比Lasso更优的SLOPE构造工具变量,使用k-level进行参数优化
DMLM:python,DML双机学习配合有效得分函数估计中介效应
SDID:python,结合SC在DID中给出时间和个体权重,使用安慰剂方法估计方差
p-hacking:python,使用单调性检验识别p值汇报中的操纵行为
ridgeASCM-优化需要调整:python,加入L2罚项进行去偏.
robust EBCI:python,参数不满足正态分布时提高可信区间平均覆盖率(例如说低于95%)的调整
中介效应boostrap:python,误差修正自适应bootstrap
可行组Lasso-优化需要调整:python,高维似无关回归(FGLS估计的SUR)的改进
基于马氏距离分组:python,基于马氏距离(不满秩使用伪逆)和方差-协方差矩阵加速进行分组
多元差异显著性检验:python,非参和满足正态分布假设时的多元均值差异显著性检验
线性性检验:python,Terasvirta检验
逐步回归:python,逐步回归的调整

模型算法相关:
EM算法估计混合分布:MATLAB,EM算法估计潜分布
NelderMead优化:python,scipy同算法的numba重写
P3分布估计:MATLAB,极大似然估计相关
WKICA:matlab,加权核PCA
lightgbm测试:python,低活/冷启动的估计,并没有成功
rPCA-TrSAX:python,去偏PCA结合时间序列符号表示
信息熵计算:python,连续变量除了分箱也可以使用kd树计算
信用评分卡:python,IVWOE.SHAP相关
卡方分箱:python,变量分箱
熵权耦合协调胁迫:MATLAB,熵权法+耦合协调度等

其它:
leetcode:python,练习用