如上图所示,工具变量Z将原有解释变量D分为与干扰项不相关的D’和与干扰项相关的V,从而让D’独立于干扰项,可采用D’到Y的系数β作为解释变量D对于被解释变量Y的因果效应值。而要充当工具变量,需要具备如下两个前提条件外生性:工具变量和干扰项不相关;相关性:工具变量和解释变量相关。 操作步骤:第一步、定义研究问题,描述机制并设置基本模型,对基本模型进行OLS回归,得到初步结果。
第二步、寻找有效的工具变量:并利用原理、理论或常识证明变量的相关性和外生性。第三步、使用工具 委内瑞拉电话号码数据 变量对模型进行估计,同时进行必要的统计检验解释变量内生性检验HAUSMAN检验工具变量相关性、外生性检验。第四步、将工具变量估计结果与OLS结果进行对比,理解结果为何有差异。 综上,在没有实验条件或在既往数据中,也可通过因果推断的方法去提高决策判断力,保证产品交付质量。 本文由 鲤鱼说 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。
题图来自 Unsplash,基于 CC 协议。 该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。 赞赏 收藏 点赞 更多精彩内容,请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App 年 初级 因果推断 分享 鲤鱼说 关注 导购UGC产品经理 公众号:踽踽独行 篇作品 总阅读量 为你推荐 如何通过优化转介绍活动策略,提升用户分享率和拉新效率? 浏览 如何通过优化转介绍活动策略,提升用户分享率和拉新效率?
|