带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——倾向得分匹配（PSM）的原理以及应用(1) https://developer.aliyun.com/article/1243260?groupCode=taobaotech
计算ATT所需满足的假设
这里引入一个新的概念，倾向性得分（Propensity Score），即用户受到（参与）干预的概率
1.条件独立假设 CIA (Conditonal Independence Assumption)
给定一系列可观测的协变量图片，潜在结果和干预分配相互独立。
可认为所有影响到干预分配与潜在结果的变量都同时被观测到。此时图片可能是高维度的。若上式成立，则干预分配与潜在结果基于图片同样条件独立[可证明]，即：
2.共支撑 Common Support
在一些文献中，该条件也被称为strong ignotability.
除了独立外的另一个条件是存在重叠的部分，即：
这个条件能够排除掉——给定 
时能准确确定图片的情况（也因为如此才有匹配的空间）。
估算ATT
在满足CIA和common support的情况下，我们能够对ATT进行估算：
即：在common support 上，以倾向分为权重、对实验组与对照组平均值的差值进行求和。
PSM实现
倾向得分匹配的实现步骤其实就如其名称中提到的，主要有两步：倾向得分的计算，以及基于倾向得分的匹配。
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