邏輯迴歸是傾向分數估計的基本方法。建構迴歸模型，以處理（1 或 0）為因變量，以協變量作為解釋變數。此迴歸模型的輸出是每個人接受治療的機率，也就是我們的傾向分數。例如，可以使用「glm()」函數在 R 中實作邏輯迴歸，或使用「statsmodels」函式庫在 Python 中實作邏輯迴歸。
使用機器學習進行傾向得分估計
近年來，使用機器學習進行傾向得分估計已引起人們的注意。透過使用隨機森林和梯度提升（XGBoost），可以估計考慮非線性關係的傾向分數。但是，在使用機器學習模型時，必須考慮過度擬合的風險和解釋困難。
選擇正確的傾向評分模型
應根據資料的性質選擇傾向分數估計模型。對於簡單的資料結構，邏輯迴歸是一個不錯的選擇，但當存在複雜的非線性關係時，隨機森林或神經網路等機器學習模型就會很有用。使用 AIC、BIC 和交叉驗證作為模型選擇的標準是一個好主意。
估計模型的診斷和評估
在估計傾向分數之後，評估其效度非常重要。代表性的評估指標有ROC曲線、AUC（曲線下面積）、偽R²等。提高估計可靠性的另一種方法是可視化估計傾向得分的分佈並檢查極端值。
使用 Python 和 R 的實作範例
您實際上可以使用 Python 或 R 計算 國家電子郵件列表 傾向得分。例如，在 R 中，您可以使用「glm()」函數執行邏輯迴歸，而在 Python 中，您可以使用「sklearn」函式庫。這使得我們可以利用傾向分數進行因果推理分析並將其應用於實際數據。
傾向分數配對與分層方法及應用範例
傾向得分配對 (PSM) 是一種將具有相似傾向得分的受試者配對的方法，以匹配治療組和對照組中協變量的分佈。此方法可以提高利用觀察資料進行 匹配方法類型及比較 因果推論的準確性。另一方面，傾向分數分層是一種根據傾向分數值將資料分為幾個層並估計每個層內的治療效果的方法。透過應用這些方法，可以減少混雜因素的影響並得到更可靠的結果。
傾向得分配對的基本概念
傾向得分配對是一種平衡協變量的方法，透過基於相似的傾向得分將接受治療的受試者與未接受治療的受試者配對。例如，在評估新藥的有 萌設計 效性時，可以透過選擇年齡、性別和病史相似的患者作為對照組來減少因有無治療而產生的偏差。常見的配對方法包括一對一配對、卡尺匹配（設定閾值）和最近鄰匹配（選擇傾向得分最接近的主體）。