双重机器学习笔记(1)

* 第一步：数据清洗（剔除缺失值样本）

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* 直接删掉变量中有缺失值的行，确保进入 Python 的是纯净矩阵

drop if missing(x1, did, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x92, pkx)

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* 第二步：运行 DDML 模型

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* 1. 设定全局宏

global Y x1

global D did

global X x3 x4 x5 x6 x7 x8 x92 pkx

* 2. 设定种子

set seed 42

* 3. 初始化部分线性模型，5 折交叉拟合

ddml init partial, kfolds(5)

* 4. 拉索法

ddml E[Y|X]: pystacked $Y $X, type(reg) methods(lassocv)

ddml E[D|X]: pystacked $D $X, type(reg) methods(lassocv)

* 5. 交叉拟合

ddml crossfit

* 6. 估计处理效应

ddml estimate, robust