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因果推断：献给求真敢为者

因果推断：献给求真敢为者

第一部分 - 阳

01 - 因果性导论
02 - 随机实验
03 - 统计回顾：最危险的方程
04 - 图形因果模型
05 - 线性回归的惊人有效性
06 - 分组与虚拟变量回归
07 - 超越混杂因素
08 - 工具变量
09 - 不依从性与局部平均处理效应
10 - 匹配法
11 - 倾向得分
12 - 双重稳健估计
13 - 双重差分法
14 - 面板数据与固定效应
15 - 合成控制法
16 - 断点回归设计

第二部分 - 阴

17 - 预测模型入门
18 - 异质性处理效应与个性化
19 - 评估因果模型
20 - 即插即用估计器
21 - 元学习器
22 - 去偏/正交机器学习
23 - 处理效应异质性和非线性的挑战
24 - 双重差分传奇
25 - 合成双重差分

附录

Debiasing with Orthogonalization
Debiasing with Propensity Score
When Prediction Fails
Why Prediction Metrics are Dangerous For Causal Models
Conformal Inference for Synthetic Controls

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By Matheus Facure

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