本文介绍了一种分析基于调查的研究结果稳健性的新颖框架。它整合了结构方程模型（SEM）、双重机器学习（DML）和普通最小二乘（OLS）回归，以评估不同估计技术下关系保持的稳定性。该方法论在金融科技数字客户亲密度模型上进行了演示，帮助研究人员识别哪些发现得到了持续支持，哪些需要更谨慎的解释。 AI
影响 为验证基于调查的研究结果提供了一种更严谨的方法，可能增加对机器学习技术衍生结果的信心。
排序理由 该项目是一篇学术论文，详细介绍了一种新的统计分析方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
- Double Machine Learning
- FinTech Digital Customer Intimacy
- Google Colab
- Gradient Boosting
- ordinary least squares (OLS) regression
- Random Forest
- Support Vector Machine
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