简介 - Causal Inference Book
今天要介绍的这本书叫 《Causal Inference: What If》，是统计学大牛 J. Robins 和 Hernán 共同完成的一本颇具影响力的书。这本书已经面世好几年的时间了，目前放在他们主页上的是最新修订版。两位作者非常慷慨，直接在自己的主页上放了书稿的 PDF 原本。 来自不同领域的学者们也对这本书给予了很大的支持。提供了这本书部分章节的实现代码，包括 Stata, R, Python, SAS。 其中，Stata 实现过程由 Eleanor Murray 提供。 第 1-10 章重点讲述一些基本概念，通过大量的简单实例和图形的方式，深入浅出地介绍了因果推断中的核心概念和方法。第 11-18 章讲述了各种各样用于进行因果推断的模型，包括工具变量法 (IV)、倾向得分匹配分析 (PSM)、调节效应、结构方程等。第 19-25 章介绍了较为复杂的情形，如面板数据、动态处理效应、反馈效应等。 为了便于大家学习这本书里面的内容，我们从作者的主页以及 Github 仓库上，把所有相关的资料都下载下来并整理成了目前的码云仓库，以便于国内用户访问。 书稿、数据和程序我们都已经下载好，并放在 「连享会-码云仓库」→
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