擁有醫療保險的人與沒有醫療保險的人直接比較
組間均值之差 = 平均因果效應 + 選擇偏誤
大數定律：隨著樣本規模不斷增加，樣本均值接近總體均值（數學期望）
樣本規模足夠大（大數定律）時，隨機試驗可以讓選擇偏誤消失（確保被比較的個體所形成的組是類似的）
平衡性檢查
為了讓樣本均值接近期望，如何決定抽取樣本的多少（統計精度）？
對抽樣中存在的不確定性進行量化
偏誤：
引數：總體的乙個固定特徵（如數學期望）
樣本統計量：像樣本均值這樣隨樣本不同而不同的量
估計量(estimator)：用來估計引數的樣本資料的函式
無偏估計量：樣本統計量的期望等於相應的總體引數
變異性：
樣本方差 / 總體方差 / 抽樣方差
中心極限定理：當樣本規模足夠大時，抽樣分布接近於標準正態分佈
reference
angrist, j. d., & pischke, j. (n.d.). mastering metrics: the path from cause to effect.
偽隨機與實驗
眾所周知，計算機產生的是偽隨機數。所謂偽隨機，就是 當知道種子和隨機產生演算法之後，就可以完全確定出隨機數序列了。並且這個隨機數序列是迴圈重複的。不同的隨機產生演算法的迴圈週期不同 好的隨機產生演算法的迴圈週期會很長。有的文章提到，可以通過引入系統以外的變數來達到真隨機的目的，比如 unix 維護了...
實驗物件隨機分組程式
老師上統計課的時候講了實驗室對實驗小鼠進行隨機分組的方法。方法有點麻煩，如下 0.n為總數，m為組數，o為每個小組的最大數量,o n m 1.對每個小鼠進行編號 2.依次對每個小鼠取隨機數，並把這個隨機數除以組數求餘，餘數為初次分配的組數 3.對多於數量o的小組，取隨機數求餘的方式隨機確定乙個成員，...
隨機數模擬拋硬幣實驗
在現實計算機上無法產生真正的隨機數，因此在隨機化演算法中使用的隨機數都是一定程度上隨機的，即偽隨機數。線性同餘法是產生偽隨機數最常用的方法 這裡不介紹 下面用計算機產生大的偽隨機數來模擬拋硬幣試驗。假設拋10次硬幣，每次拋硬幣得到正面和反面是隨機的。拋10次硬幣構成乙個事件。呼叫random 2 返...