应用统计因果推论PDF电子书下载

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第一部分 理论基础 3

第一章 反事实因果分析框架 3

因果关系的定义 4

因果推断的前提假设 10

何谓处理变量 17

“结果的原因”和“原因的结果” 19

第二章 随机实验 22

随机实验的性质与基本类型 22

随机实验在因果推断中的重要作用 24

如何分析随机实验数据 29

第三章 观测研究初步：有限混淆变量 41

回归法 41

细分法 47

加权法 50

第二部分 基本方法 59

第四章 匹配方法 59

匹配法的原理 59

匹配法的操作过程 61

匹配法的优度衡量 80

第五章 倾向值方法 94

倾向值的定义及其作用 94

倾向值匹配及其优势 96

倾向值加权与双重稳健估计 99

倾向值细分与处理效应异质性 106

第六章 工具变量方法 111

工具变量方法的基本逻辑及其因果推论价值 111

工具变量因果推论的假设条件 116

第七章 回归断点设计方法 123

回归断点设计的基本原理 123

回归断点设计的类型及其假设 125

带宽的选择及稳健性检验 133

第八章 追踪数据的因果推断 146

固定效应模型 146

双重差分方法 153

综合控制个案方法 159

第三部分 高级方法 173

第九章 广义倾向值方法 173

广义倾向值方法的概念和前提假设 173

针对多分类处理变量的广义倾向值方法 176

针对连续型处理变量的广义倾向值方法 192

第十章 敏感性检验 198

单参数方法 198

双参数方法 207

第十一章 因果中介分析 210

常规中介分析及其问题 210

因果中介分析的基本假设和类型 213

因果中介分析：模型法 216

因果中介分析：加权法 220

控制直接效应简介 226

第十二章 随时间变化的处理效应简介 230

假设条件 232

边际结构模型 234

结构嵌套均值模型 237

附录1 主观变量解释主观变量：方法论辨析 241

附录2 统计模型的“不确定性”问题与倾向值方法 268

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