Youngyi / CausalInferenceIntro

Causal Inference for the Brave and True的中文翻译版。全部代码基于Python，适用于计量经济学、量化社会学、策略评估等领域。

因果推断：从概念到实践

本系列是 Causal Inference for the Brave and True 这本书 的中文翻译版，由巴西Nubank的Staff Data ScientistMatheus Facure所著。该书用平实的语言和严谨的数学，以及实用的Python代码，结合经济学与社会学的策略评估和敏感性分析应用，对因果推断最新的概念、理论及实践进行了非常全面的介绍，既适合初学者入门，同时也适合技术管理专家回顾相关领域的整体知识。该书英文原版的Jupyter Notebooks可以由该Github地址获取。

本书主要基础是计量经济学，吸收了非常多学者，包括Joshua Angrist, Alberto Abadie，Christopher Walters，Miguel Hernan 和 Jamie Robins等，在这方面的最新研究，主要参考了以下资料：

• Cross-Section Econometrics
• Mastering Mostly Harmless Econometrics
• Mostly Harmless Econometrics
• Mastering 'Metrics
• Causal Inference Book

这里非常感谢Matheus Facure同意我翻译该书的中文译本。中文翻译版会在两个地方同步发布：

1. 方便国际读者的 Github地址
2. 方便国内读者的 Gitee地址

第一部分中文翻译版的进度按照如下时间线开展：

章节	名称	出稿日期
1	第一章: 因果关系入门	2021-11-07
2	第二章: 随机实验	2021-11-13
3	第三章: 统计学回顾：最危险的公式	2021-11-25
4	第四章: 图因果模型	2021-11-18
5	第五章: 线性回归超常的有效性	TBD
6	第六章: 分组和虚拟变量	TBD
7	第七章: 混淆变量之外	TBD
8	第八章: 工具变量	TBD
9	第九章: 不服从与LATE效应	TBD
10	第十章: 匹配	TBD
11	第十一章: 倾向性打分	TBD
12	第十二章: 双稳健估计	TBD
13	第十三章: 面板数据和固定效应	TBD
14	第十四章: 双重差分	TBD
15	第十五章: 合成控制	TBD
16	第十六章: 断点回归设计	TBD

该书遵守MIT License。