naive_theta = np.linalg.lstsq(Phi, Y, rcond=None)[0] print(“朴素估计：”, np.round(naive_theta, 3)) ```

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代码用途：合成一份“发券依赖会员等级”的混淆数据，用DML的交叉拟合残差化流程估计异质处理效应参数，并与朴素回归对比，展示去偏的必要性。