Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science 日本語 フォロー より多くの情報を使用して、より良い因果推論を行う(今週水曜日のスタンフォードでの私の講演) これはスタンフォード・ビジネススクールの政治経済学セミナーです。10月14日(水)正午、M109教室にて開催されます。ラグ付き回帰、差分の差分法、二元固定効果、回帰不連続デザイン、プラセボコントロール:これらは、因果効果を推定する際に用いられる様々な手法です。 Getting better causal inferences by using more information (my talk at Stanford this coming Wed) statmodeling.stat.columbia.edu Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science 日本語 RSS thenote.app