Causal Inference

• Mr ink

  04-16
  简单易懂，还有code
• 赛璐珞和大理石

  05-29
  完全可以从这本从零入门casual inference+R programming+理解counterfactual，作者本身也是纯文科硕士后再学经济，就是可能stata的代码稍微没那么好？
• 墨

  02-05
  有历史，有理论，有实例，有代码的“四有”好书！
• Axé

  01-27
  因为是新出版所以小错不少？每一章的内容都用了DAG解释，可是看完还是不知道怎么操作DAG, 还是需要在传统metrics框架去想。 觉得不如harmless和Mastering Metrics噢。 可能另一个美德是例子同时有R和Stata code.
• 豆友83041817

  04-26
  我觉得蛮好的，已推荐给学生自学
• 绘行坚勇

  04-26
  作者来到econometric的经历好inspiring. Wishing I would be able to use these methods sometime
• 爱谁谁

  02-03
  Synthetic control 那章确实写的像醉了之后写的
• 阿道克

  07-19
  因果推断计量方法的好教材
• Lindarcy

  11-14
  有点浅 而且就是几本经典教材的杂烩
• 泉達栎

  11-17
  更喜欢作者邀请的专题talk：https://github.com/Mixtape-Sessions#mixtape-tracks
• 白菜爱好者

  06-09
  具体design部分写得很好！
• Lalalallz

  04-06
  DAG写得有些含糊不清，合成控制写得如同废纸
• casual infer

  11-17
  现在电脑上专门有一个窗口开着，没事看看这本书真的宝藏!!!从scm框架来描述反事实以及各种方法，涵盖也相对全面要是再能完善一下以前的估计方法就好了