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2020-12-30 23:27:26
倾向得分匹配法
(PSM)
举例及
stata
实现
偏好分数匹配法
(PSM)
和
stata
实施
-
阅读注释
[
示例
]
政策背景
:
国家支持的工作,新南威尔士州
)
研究目标
:
测试接受
或不接受计划
(
培训
)
对工资的影响基本思想是分析培训组和非培训
组之间的薪酬绩效差异。然而,在现实中可以观察到的事实是,治疗
组接受了训练,
没有治疗组的训练是不可能观察到的,
这也变成了一
个相反的事实。
匹配法就是为了解决这个不可观察的事实在倾向分数
匹配方法中,根据处理指标变量将样本分为两组。一个是处理组,在
这种情况下是在新南威尔士州实施后训练的组。第二个是比较小组,
在这种情况下,在新南威尔士州实施后,该小组不接受培训。趋势得
分匹配法的基本思想是在治疗组和对照组的样本以一定方式匹配后,
在其他条件完全相同的情况下,
通过训练组
(
治疗组
)
和非训练组
(
对照
组
)
之间的薪酬绩效差异来判断训练行为与薪酬之间的因果关系。
变量定义
:
变量
定义
加工指标变量,
1
为训练
(
加工组
)
,
0
为未接受训练
(
对照组
)
年龄
(
年
)
教育年限
(
年
)
民族假人变量,
BLACK=1
民族假人变量当
BLACK
。当西班牙人,
HSIP=1
婚姻状况虚拟变量,已婚,
MARR = 1
TREAT *
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除法运算
大概数据库中关系运算复杂点的也就是除法运算了,这也可能是很多入门新手数据库学习中遇到的第一个障碍。
接着我们来理清一下。除法//话不多说,直接开莽
我们先创建两个表格,一个学生表,一个S1表。
学生表:
**
S1:
R÷S1=学生表中年龄为19的学生信息的新表格,但这个新表格中的字段不包括年龄。
答案如下:
懂了没?是不是很清晰!
不懂?没事我们再来举例!依旧是这个学生表,但我们S1换成一个具有两个字段的S2
S2:
那结果就是在学生表中,/同时/满足S2所有条件的学生信息,但没有S2中的字段的新表。如下图:学生÷S2
现在让我们来理解一下书中的定义。书中的定义
这个式子我一开始看的时候也是脑壳一懵,不要慌!我们来慢慢解析。首先tr为求象集。
于是我们引入象集的概念:
在学生表中,每个分量值都会有它的象集。
如学生表:
001的象集:{(张三,19,计算机)}
计算机的象集:{(001,张三,19),(002,李冰,21),(004,王华,21)}所以,象集的本质是一次选择运算和一次投影运算。
S2:
所以学生表上学号和姓名的分量的象集为:
(001,张三)象集为(19,计算机)
(002,李四)象集为(20,管理)
(003,李冰)象集为(21,计算机)
(004,王华)象集为(21,计算机)年龄和系名在S2上的投影为:
(21,计算机)
显然只有(003,李冰)和(004,王华)的象集包含投影(21,计算机)所以学生÷S2:
再结合到公式上看,应该可以理解公式了。这应该够清楚了吧,希望对你们有所帮助!
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【集合论】序关系 ( 全序关系 | 全序集 | 全序关系示例 | 拟序关系 | 拟序关系定理 | 三歧性 | 拟线序关系 ...
2020-10-14 11:17:21一、全序关系 ( 线序关系 ) 、 二、全序关系示例 、 三、拟序关系 、 四、拟序关系定理 1 、 四、拟序关系定理 2 、 五、三歧性、拟线序 、
一、全序关系 ( 线序关系 )
A A A 集合与该集合之上的 偏序关系 ≼ \preccurlyeq ≼ 组成的有序对是 : < A , ≼ > <A, \preccurlyeq> <A,≼> 偏序集 ;
A A A 集合中 任意元素 x , y x, y x,y 都 可比 ;
则称 ≼ \preccurlyeq ≼ 关系是 A A A 集合上的 全序关系, 又称为 线序关系 ;
称 < A , ≼ > <A, \preccurlyeq> <A,≼> 为全序集 ( 线序集 ) ;
< A , ≼ > <A, \preccurlyeq> <A,≼> 偏序集 是全序集
当且仅当
< A , ≼ > <A, \preccurlyeq> <A,≼> 偏序集的哈斯图是一条直线
二、全序关系示例
非空集合 A A A 包含于 实数集 R R R , ∅ ≠ A ⊆ R \varnothing \not= A \subseteq R ∅=A⊆R ,
A A A 集合上的 大于等于 ≥ \geq ≥ , 小于等于 ≤ \leq ≤ 都是 A A A 集合上的 全序关系 ,
< A , ≤ > <A , \leq> <A,≤> , < A , ≥ > <A , \geq> <A,≥> 是 全序集 ;
哈斯图是一条直线 ;
三、拟序关系
非空集合 A A A , 二元关系 R R R 是 A A A 集合上的二元关系 ;
符号化表示 : A ≠ ∅ A \not= \varnothing A=∅ , R ⊆ A × A R \subseteq A \times A R⊆A×A ;
如果 二元关系 R R R 是 反自反 , 传递 的 ,
则称 R R R 关系是 A A A 集合上的拟序关系 ,
使用 ≺ \prec ≺ 表示拟序关系 ,
称 < A , ≺ > <A , \prec> <A,≺> 是拟序集 ;
偏序关系 ≼ \preccurlyeq ≼ 是 小于等于 关系 , 拟序关系 ≺ \prec ≺ 就是 严格小于 关系 ;
拟序关系示例 : 大于 , 小于 , 真包含 , 都是拟序关系 ;
拟序关系 完整的性质是 反自反 , 反对称 , 传递 ,
之所以概念中没有提 反对称 性质 , 是因为 根据 反自反 , 传递性质 , 可以推导出 反对称 性质 ;数学中倾向于使用最小的条件进行定义 , 因此这里将反对称性去掉 ;
四、拟序关系定理 1
非空集合 A A A , A ≠ ∅ A \not= \varnothing A=∅ ,
≼ \preccurlyeq ≼ 是非空集合 A A A 上的偏序关系 ,
≺ \prec ≺ 是非空集合 A A A 上的拟序关系 ;
① 偏序关系性质 : ≼ \preccurlyeq ≼ 是 自反 , 反对称 , 传递的
② 拟序关系性质 : ≺ \prec ≺ 是 反自反 , 反对称 , 传递的
③ 偏序关系 -> 拟序关系 : 偏序关系 减去 恒等关系 就是 拟序关系 , ≼ − I A = ≺ \preccurlyeq - I_A = \prec ≼−IA=≺
④ 拟序关系 -> 偏序关系 : 拟序关系 与 恒等关系 的并集就是 偏序关系 , ≺ ∪ I A = ≼ \prec \cup I_A = \preccurlyeq ≺∪IA=≼ ;
四、拟序关系定理 2
非空集合 A A A , A ≠ ∅ A \not= \varnothing A=∅ ,
≺ \prec ≺ 是非空集合 A A A 上的拟序关系 ;
① x ≺ y x \prec y x≺y , x = y x=y x=y , y ≺ x y \prec x y≺x 中最多有一个成立 ;
使用反证法 , 任意两个成立都会导致 x ≺ x x \prec x x≺x ;
② ( x ≺ y ∧ x = y ) ∧ ( y ≺ x ∧ x = y ) ⇒ x = y (x\prec y \land x = y) \land (y \prec x \land x=y) \Rightarrow x = y (x≺y∧x=y)∧(y≺x∧x=y)⇒x=y
五、三歧性、拟线序
非空集合 A A A , A ≠ ∅ A \not= \varnothing A=∅ ,
≺ \prec ≺ 是非空集合 A A A 上的拟序关系 ;
如果 x ≺ y x \prec y x≺y , x = y x=y x=y , y ≺ x y \prec x y≺x 中仅有一个城里 , 那么称 ≺ \prec ≺ 拟序关系 具有 三歧性 ;
有三歧性的 逆序关系 ≺ \prec ≺ 称为 A A A 集合上的 拟线序关系 , 又称为拟全序关系 ;
< A ≺ > <A \prec> <A≺> 被称为 拟线序集 ;
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