R中的倾向性得分 - 腾讯云开发者社区

之前已经介绍过倾向性评分匹配（propensity score matching）、倾向性评分回归和分层： R语言倾向性评分：回归和分层 R语言倾向性评分：匹配今天继续介绍倾向性评分最后一个重要的部分...倾向性评分加权的方法有很多，常见的一些加权方法比较如下：常见加权方法其中ATE就是大家比较常见的IPW方法，还有一种常见的inverse probability of treatment weighting...，R自带的lm和glm中的weights参数并不是样本的权重，这点可以查看帮助文档确定，所以如果想要使用加权后的数据进行线性回归和逻辑回归，需要使用其他的R包，比如survey包。...除了上面介绍的手动计算权重的方法，也可以通过多个R包实现，比如PSW/PSweight/twang等，大家感兴趣的可以自己查看相关说明。...倾向性评分加权方法介绍及R软件实现[J]. 中国循证医学杂志, 2022, 22(3): 365--372.

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R语言倾向性评分：匹配

利用倾向性评分就可以控制这些混杂，但是控制混杂因素的方法非常多，不要拘泥于此。对于类似上面这种情况，你还可以用协方差分析、多因素分析（统计学中的3大回归！...4种方法均有各自的特点和局限，参考下图：其中协变量调整又可以称为倾向性评分回归、倾向性评分矫正等。用于倾向性评分的数据要进行一些预处理，比如缺失值处理，这在倾向性评分中是很重要的一部分内容！...缺失值处理的一些方法，也可以参考这几篇推文： R语言缺失值插补之simputation包我常用的缺失值插补方法倾向性评分匹配准备数据下面的数据及演示的方法主要参考了这篇文章：10.21037...，用的是tableone这个包，之前也做过介绍，做基线资料表的R包还有非常多，比如：使用R语言快速绘制三线表使用compareGroups包1行代码生成基线资料表 tableone？...使用随机森林计算PS 默认没提供随机森林的算法，我们可以通过其他R包计算，反正PS就是P值，只要拿到P值就可以了！

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R语言倾向性评分：回归和分层

倾向性评分有4种应用，前面介绍了倾向性评分匹配及matchIt和cobalt包的使用：R语言倾向性评分：匹配今天说一下倾向性评分回归和分层。...计算倾向性评分倾向性评分就是倾向干预的概率，所以可以通过逻辑回归计算P，这个P就是倾向性评分，所以也不一定要用到专用的R包！...# 计算倾向性评分 pr_score <- predict(m_ps, type = "response") # 把倾向性评分加入到原数据中 ecls_ps % mutate...level_2中的p5hmage和w3momscr变量的P值是小于0.05的，level_3中的w3dadscr变量P值也是小于0.05的。...实际使用时大家要根据自己的实际情况选择最合适的方法，多读文献，从文献中找灵感。

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因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二）

3.4.0 从matching -> 倾向性得分 3.4.0.1 精准匹配 3.4.0.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配由来 3.4.0.3 精准匹配 -> 倾向评分匹配 3.4.1 基于倾向性评分法的因果推断...3.4.2 因果效应估计三种方法 3.4.3 倾向性评分法的均衡性检验 3.4.4 反驳 3.4.5 倾向性得分案例 3.5 工具变量估计 Instrumental Variables Estimation...3.4 Rubin Causal Model(RCM)与倾向性得分 3.4.0 从matching -> 倾向性得分随机化试验那部分我们讲到了： T⊥(Y(1), Y(0))(⊥表示独立性) 这个公式其实包含了较强的可忽略性...3.4.0.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配由来由此衍生了用倾向性得分进行匹配的方式Propensity Score Matching，简称 PSM：在 PSM 方法中，我们首先对每一个用户计算一个倾向性得分...相关的方法非常多： PSS：用倾向性得分来对用户进行分组，称为 subclassification PSW：用倾向性得分来对用户进行加权抽样，称为 Inverse Propensity Score Weighting

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CIKM22 | 序列推荐中的双重倾向性估计缓解数据有偏问题

此外，这两种视角可以共同增强倾向得分估计。本文从用户和商品的角度来估计倾向得分，称为双重增强倾向得分估计（DEPS）。...2.2 序列推荐中的偏差在序列推荐中，当用户u系统性地被曝光某些商品时就会出现偏差，即数据是有偏的。...可以通过混杂因素的倾向得分来纠正偏差。...，序列推荐中的倾向得分与时间相关，如图3（a）中的因果图所示。...给定一个元组 (u,i,\mathbf{h}_u^{ < t},\mathbf{h}_i^{ < t}) , 从商品的角度来看，其倾向性得分估计为M和 P(i,\mathbf{h}_u^{ < t})

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射箭比赛中的最大得分（状态枚举）

题目 Alice 和 Bob 是一场射箭比赛中的对手。比赛规则如下： Alice 先射 numArrows 支箭，然后 Bob 也射 numArrows 支箭。...箭靶上每个区域都对应一个得分 k（范围是 0 到 11），Alice 和 Bob 分别在得分 k 区域射中 ak 和 bk 支箭。如果 ak >= bk ，那么 Alice 得 k 分。...输入：numArrows = 9, aliceArrows = [1,1,0,1,0,0,2,1,0,1,2,0] 输出：[0,0,0,0,1,1,0,0,1,2,3,1] 解释：上表显示了比赛得分情况...解题用 12位的 int 表示 bob 能赢下来的位置分别检查需要的箭的数量是否足够，取出得分最大的状态即可 class Solution { public: vector maximumBobPoints...for(int j = 0; j < 12; ++j) { if((state>>j)&1) // bob 要取得 j 的得分

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【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例（三）

倾向性得分 1.0 matching 的讨论 1.1 精准匹配 1.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配由来 1.3 精准匹配 -> 倾向评分匹配 2 基于倾向性评分法的因果推断 2.1 因果效应估计三种方法...Step3：实验组 VS 新对照组评估建立健康诊所对新生儿死亡率的影响 5 倾向性匹配案例（含代码）案例三 5.1 倾向性得分计算 5.2 Matching 1 从matching -> 倾向性得分...1.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配由来由此衍生了用倾向性得分进行匹配的方式Propensity Score Matching，简称 PSM：在 PSM 方法中，我们首先对每一个用户计算一个倾向性得分...3.2 第二步：评估各倾向性评分方法的均衡性图表8展示了各倾向性评分方法中，每个混淆变量的标准化差值stddiff。...数据集的样子：那么此时：case是干预treatment；这个公式，"CASE ~ AGE + TOTAL_YRS"就是计算倾向性得分的时候会使用到的 5.1 倾向性得分计算此时在代码内部计算倾向性得分的公式为

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「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响控制A时，B对y的影响控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。有相同的字母的组说明均值差异不显著。

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R tips: R中的颜色配置方案

数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有

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「R」说说r模型中的截距项

y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

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解密逻辑单元与 CoreScore 得分的关系

所需的存储位置数是 2 的输入数次幂，就像有 n 根地址引脚的存储器。下图是一个 4 输入 LUT 的示例，其中较小的 LUT 用虚线边框表示。...CoreScore 是专为 FPGA 及其综合/布局布线工具设计的基准评测体系。它能够测试特定 FPGA 中可以容纳的 SERV 内核数。...这表明，6 输入结构浪费了更多的位数，因此需要更多的实例才能实现相同的功能。这些额外的实例将在芯片上占用更多面积，并在系统中增加功耗，这是您在为新设计选择 FPGA 时需要考虑的因素。...Agilex™ ALM 还可支持特定的 7 输入和 8 输入功能，在 6 输入 LUT 配置中则需要两层逻辑来实现这种功能，这不但会消耗额外的 LUT，还会造成严重的时序损失。...ALM 是 Agilex™ FPGA 的基本构建模块，旨在以更少的资源实现更多的功能，从而实现更好的系统优化。本文提供了一些其他资源的链接，以便您参考。

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R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值

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R中的循环绘图

❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法

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R中的小技巧

1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1

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教你更科学地花钱：因果推断在增长业务ROI量化评估上的应用

用户因为节假日的影响，自然频率上升 ④活动期间多种策略同时影响用户，不只活动一种策略为了解决这个效果评估的问题，本文采用因果推断中的倾向性得分加权的方法，找到对照组和实验组同质的用户群进行比较分析。...(还有一种常用的方法——PSM倾向性得分匹配，经对比，PSM倾向性得分匹配方法能够处理的数据量在几w级别，且随着数据量的增加计算效率降低很快，甚至出现计算不出结果的情况，故推荐倾向性得分加权的方法)。...二因果评估方法倾向性加权得分从整体用户群中随机抽样，分成两组人群——实验组：参与活动用户；控制组：未参与活动用户，带入二元逻辑回归模型进行迭代，计算得到倾向性得分 P，按照 P 计算权重系数 W 用于均衡控制组人数分布...因果效应 ATT、ATE 和倾向性得分的关系如下： ATE：这里的治疗组即为实验组，ei 即为通过模型计算出的概率得分。 ATT：至此，我们就计算出了权重系数 w。...三倾向性加权得分在活动效果量化增益上的应用以下以参与某活动为例，讲解倾向性加权得分方法在活动 ROI 量化增益上的应用。

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如何计算连续性状的PRS得分

GS显然不现实，而PRS提供了这种思路，就可以利用已有的GWAS结果，通过一些质控，来预测候选群的表现（目标群体的风险得分）。...当然，这里的PRS，是多基因风险得分，是预测疾病的表现，而PGS（多基因得分）更中性一点。...（GS） 3，相对于MAS和GS，PRS模型，可以考虑位点的LD质控，特别是位点少的MAS，更准确关于PRS系列文章中，上篇博客，介绍了PRSice软件计算二分类性状的PRS得分，本次介绍连续性状的PRS...运行模型注意，原始数据BMI.txt文件中，有9行是重复的行，所以用uniq去重一下： uniq BMI.txt >t.txt mv t.txt BMI.txt 「运行模型：」 Rscript PRSice.R...R脚本调用 PRSice.R是下载的软件 --prsice ，是指定PRSice版本，这里是PRSice_linux --base，基础数据，这里是GWAS的结果 --target，是目标数据，这里是plink

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CIKM22「亚马逊」推荐系统中图神经网络的去偏邻域聚合

本文提出了一种简单但有效的方法，即通过 GNN 的逆倾向 (Navip) 进行邻居聚合。具体来说，给定一个用户-商品二分图，首先得出图中每个用户-商品交互的倾向得分。...然后，将具有拉普拉斯归一化的倾向得分的倒数应用于去偏邻聚合。 2....为此，IPS 被广泛用于通过使用倾向分重新加权 D_{\pi_0} 来获得统一商品曝光策略 \pi 性能的无偏估计量R(π)。...right), Y_{u, i}\right)}{p\left(Y_{u, i}=1 \mid \pi_{0}\right)} p\left(Y_{u, i}=1 \mid \pi_{0}\right) 为倾向性得分...另一方面，由于具有高倾向性的交互通常作为对有偏见的系统策略的响应而发生，因此它们可能不是真正的用户交互。

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2016 年美国大选的投票结果中，有哪些数据值得分析？

种族这届美国大选中白人选民的占比是70%，相比于2012年又低了2个百分点。有人说川普的胜利应该归功于白人，但是从统计看，川普在白人选民中获得的投票比重比希拉里高21个百分点（58%-37%）。...性别对于性别，很有意思的一点是希拉里的女性特质只给她带来了1个百分点的优势（相比2012年大选奥巴马的优势），而川普强势，坚韧不屈的性格却赢得了更多男性的支持（7个百分点相比2012年大选中罗姆尼的优势...对于性别，很有意思的一点是希拉里的女性特质只给她带来了1个百分点的优势（相比2012年大选奥巴马的优势），而川普强势，坚韧不屈的性格却赢得了更多男性的支持（7个百分点相比2012年大选中罗姆尼的优势），...而这三个州最终的投票结果是这样的，密歇根记票还未完成。可以看到的是川普在这三个州的领先很微小，分别为，1%，1.2%，0.3%，一共领先107330张选票，正是这极少数的选票决定了美国的未来。...嘴炮 or 竞选策略一直认为像川普这样成功的商人本质里极有可能和他所塑造的形象大相径庭，成功的商人眼中只有利弊的权衡，作为一个从来没有从政经验的人，想要在和一个有着丰富从政经验且做过国务卿的人的竞争中获胜

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因子&对应分析干货实践

文章期号：20190604 第二章统计进阶，多元统计：主成分分析通过加载复制开篇名义，本文主要通过案例，借助R来实现因子分析和对应分析的具体实战。小白需要自己补充相关理论知识。...The p-value is 0.437 #主成分需要载入包 mvstats fac<-factpc(data,2) 4,解释因子（52学生常见有明显的文理科倾向性） #明显化：文科因子和理科因子...biplot(fac2$scores, fac2$loadings) 文理科双因子 52学生常见有明显的文理科倾向性 ---- 2，对应分析实战对应分析是R型因子分析和Q型因子分析的结合，利用降维的思想来达到简化数据结果的对...，同时对数据表中的行和列进行处理，寻求以低维图表来表示数据表中行与列之间的关系。...第三类中：最高收入户，不仅满足物质生活，也追加精神需要，购买耐用的消费品和文化娱乐用品。

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R语言倾向性评分：加权

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