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推荐使用Python语言做因果推断前沿​方法的书籍

计量经济圈 • 2 年前 • 305 次点击  

凡是搞计量经济的,都关注这个号了

稿件:econometrics666@126.com

所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.


关于因果推断书籍,参看:1.一本最新因果推断书籍, 包括了机器学习因果推断方法, 学习主流和前沿方法,2.社会经济政策的评估计量经济学, 提供书籍和数据和程序文件,3.诺奖得主Angrist的因果推断课程文献读物单子再次更新了, 还提供了其他三门课程,4.全面且前沿的因果推断课程, 提供视频, 课件, 书籍和经典文献,5.从网页上直接复制代码的因果推断书籍出现了, 学会主流方法成效极快,6.推荐书籍"用R软件做应用因果分析", 有需要的学者可以自行下载!7.哪本因果推断书籍最好?我们给你整理好了这个书单!8.“不一样”的因果推断书籍, 很多观点让我们能恍然大悟, 涵盖了不少其他书里没有的因果推断方法!9.搞懂因果推断中内生性问题解决方法必读的书籍和文献已搜集好!10.一位“诗人”教授写了本因果推断书籍, 现在可以直接下载PDF参看!11.使用R软件学习计量经济学方法三本书籍推荐,12.机器学习与Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典,13. 史上最全的因果识别经典前沿书籍, 仅此一份,14.用R语言做Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典,15.Stata学习的书籍和材料大放送, 以火力全开的势头,16.USA经管商博士最狂热崇拜的计量书籍震撼出炉

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正文


推荐一本使用Python语言做因果推断前沿方法的书籍《Causal Inference for the Brave and True》。

一种轻松而严谨的学习政策效应估计和敏感性分析的方法。Python 中的所有内容,以及我能找到的尽可能多的模因(模仿传递行为)。

Causal Inference for the Brave and True 是关于因果推断(科学统计)的开源材料。它仅使用基于 Python 的免费软件。如果你觉得这本书很有价值并且想要支持它,可以通过更正拼写错误、建议编辑或对您不理解的段落提供反馈来提供帮助。最后,如果你喜欢这个内容,请分享给其他可能觉得它有用的人。

本书的第一部分包含因果推断的核心概念和模型。你将学习如何用潜在的结果符号表示因果问题,了解因果图,什么是偏差以及如何处理它。这里的大部分内容都很成熟。这是我在书籍、大学课程和在线课程中找到的材料的合集。你可以将第一部分视为进行因果调查的坚实而安全的基础。

第二部分(WIP)包含因果推断在(主要是技术)行业的现代发展和应用。虽然第一部分主要关注确定平均处理效应,但第二部分转向使用 CATE 模型进行个性化和异质性效应的估计。那里写的大部分内容都来自我的个人经验,绝不是成熟的科学。毕竟,我也正在学习,它更具实验性并且可能会发生变化。

目录中竟然分为阴和阳两个分布。

PART I - THE YANG

  • 01 - 因果关系简介

  • 02 - 随机实验

  • 03 - 最危险的方程

  • 04 - 因果图模型

  • 05-线性回归的不合理有效性

  • 06 - 分组和虚拟回归

  • 07 - 超越混淆变量

  • 08 - 工具变量

  • 09 - 不依从和局部平均处理效应

  • 10 - 匹配

  • 11 - 倾向得分

  • 12 - 双重稳健估计

  • [13 - 双重差分方法](https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/13-Difference-in-Differences.html

  • 14 - 面板数据和固定效应回归

  • 15 -合成控制

  • 16-断点回归设计

PART II - THE YIN

  • 17 - 预测模型 101

  • 18 - 异质性处理效应和个性化

  • 19 - 评估因果模型

  • [20 - 即插即用估计值

  • 21 - 元Meta学习者

  • 22 - 去偏/正交机器学习

  • 23 - 效果异质性和非线性的挑战

  • 24-Difference-in-Differences Saga

看一下用Python做的断点回归设计的例子


看一下用Python做的工具变量回归的例子


看一下用Python做的双重差分的例子

关于DID,参看:1.120篇DID双重差分方法的文章合集, 包括代码,程序及解读, 建议收藏! 2.诚实双重差分法DID, 面板事件研究法和Bacon分解的经典应用文!3.前沿: 多期或渐进或交叠DID, 如何进行平行趋势检验呢?4.多期DID或渐进DID或交叠DID, 最新Stata执行命令整理如下供大家学习,5.DID前沿: 5种方法估计事件研究的因果效应, 并使用绘制系数和置信区间, 详细代码和数据,6.事件研究法开展政策评估和因果识别, 分享8篇提供数据和代码的文章,7.推荐用渐进(多期)DID和事件研究法开展政策评估的论文及其实现数据和代码!8.机器学习已经与政策评估方法, 例如事件研究法结合起来识别政策因果效应了!
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关于因果推断,可参看关于各种因果识别方法的120份经典实证文献汇总”,哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载!附数据和code, 因果推断的统计方法总结, 177份文献政策评估的计量方法综述, 包括最新因果推断方法在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体文献,看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征 关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑!关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑!匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章MIT广为流传的政策"处理效应"读本DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述最新政策效应评估的四种方法政策效应评估的基本问题等。

1. 用"因果关系图"来进行因果推断的新技能2.因果推断专题:因果图3.因果推断专题:有向无环图DAG4.confounder与collider啥区别? 混淆 vs 对撞5.三张图秒懂, 混淆, 中介, 调节, 对撞, 暴露, 结果和协变量的复杂关系6.中介效应检验流程, 示意图公布, 不再畏惧中介分析7.图灵奖得主Pearl的因果推断新科学,Book of Why?  8.前沿: nature刊掀起DAG热, 不掌握就遭淘汰无疑!因果关系研究的图形工具!9. 前沿: 卫星数据在实证研究中的应用, 用其开展因果推断的好处!10.7大因果推断大法精选实证论文, 可用于中国本土博士课堂教学!11.随机分配是什么, 为什么重要, 对因果关系影响几何?12.应用计量经济学现状: 因果推断与政策评估最全综述13.疫情期计量课程免费开放!面板数据, 因果推断, 时间序列分析与Stata应用14.Python做因果推断的方法示例, 解读与code15.内生转换模型vs内生处理模型vs样本选择模型vs工具变量2SLS16.不用IV, 基于异方差识别方法解决内生性, 赐一篇文献等等。


关于因果推断书籍:哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载!附数据和code! 图灵奖得主Pearl的因果推断新科学, Why?计量课程免费开放!面板数据, 因果推断, 时间序列分析与Stata应用(慕课上有不少免费课程,建议年轻学者好好使用),④你应该阅读哪本因果推断书籍: 一份进阶流程图和简短书评列表

下这些短链接文章属于合集,可以收藏起来阅读,不然以后都找不到了。

3.5年,计量经济圈近1000篇不重类计量文章,

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