Causal Inference: The Mixtape: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Новая страница: «{{Book |Description=Книга "Causal Inference: The Mixtape" Скотта Каннингема — это современное и практическое введение в методы причинно-следственного вывода, которые позволяют исследователям в социальных науках определить, что именно вызывает те или иные эффекты. Книга по...» |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| (не показана 1 промежуточная версия этого же участника) | |||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
|Environment=Causal Inference in R | |Environment=Causal Inference in R | ||
}} | }} | ||
Автор, не имея изначально экономического образования (он учился на английском языке и мечтал стать поэтом), прошёл долгий путь к эконометрике и причинно-следственному анализу, что отражено в предисловии книги. Его опыт показывает, что понимание причинности требует не только теории, но и практики — работы с данными и программированием. | "Causal Inference: The Mixtape" — это практический путеводитель в мире причинно-следственного анализа с акцентом на реальные данные и программирование. | ||
Автор, не имея изначально экономического образования (он учился на английском языке и мечтал стать поэтом), прошёл долгий путь к [[эконометрика|эконометрике]] и причинно-следственному анализу, что отражено в предисловии книги. Его опыт показывает, что понимание причинности требует не только теории, но и практики — работы с данными и программированием. | |||
* Разнообразие исследовательских дизайнов — подробно рассматриваются методы, такие как разница в разницах (difference-in-differences), регрессия с разрывом (regression discontinuity), панельные данные, синтетический контроль и др. | * Разнообразие исследовательских дизайнов — подробно рассматриваются методы, такие как разница в разницах (difference-in-differences), регрессия с разрывом (regression discontinuity), панельные данные, синтетический контроль и др. | ||
* Практические навыки программирования — книга содержит наборы данных и примеры кода для R и Stata, что позволяет читателям самостоятельно применять изученные методы на практике. | * Практические навыки программирования — книга содержит наборы данных и примеры кода для [[R]] и [[Stata]], что позволяет читателям самостоятельно применять изученные методы на практике. | ||
* Междисциплинарный подход — материал собран из разных областей: экономики, социологии, политологии, эпидемиологии и статистики, что делает книгу полезной для широкого круга исследователей. | * Междисциплинарный подход — материал собран из разных областей: экономики, социологии, политологии, эпидемиологии и статистики, что делает книгу полезной для широкого круга исследователей. | ||
* Понимание ограничений и возможностей методов — часть книги посвящена тому, что можно и что нельзя делать с разными методами, как правильно интерпретировать результаты. | * Понимание ограничений и возможностей методов — часть книги посвящена тому, что можно и что нельзя делать с разными методами, как правильно интерпретировать результаты. | ||
Текущая версия от 12:12, 28 июня 2025
| Описание книги | Книга "Causal Inference: The Mixtape" Скотта Каннингема — это современное и практическое введение в методы причинно-следственного вывода, которые позволяют исследователям в социальных науках определить, что именно вызывает те или иные эффекты. Книга посвящена инструментам и методам, с помощью которых можно ответить на вопросы причинно-следственных связей в сложном мире. Например, как повышение минимальной зарплаты влияет на занятость, как дошкольное образование влияет на вероятность заключения в тюрьму в будущем, или как распределение противомалярийных сеток влияет на экономический рост в развивающихся странах. |
|---|---|
| Область знаний | Экономика, Управление, Статистика |
| Год издания | 2021 |
| Веб-сайт где можно прочитать книгу или статью | https://mixtape.scunning.com/ |
| Видео запись | |
| Авторы | |
| Среды и средства, на которые повлияла книга | Causal Inference in R |
"Causal Inference: The Mixtape" — это практический путеводитель в мире причинно-следственного анализа с акцентом на реальные данные и программирование.
Автор, не имея изначально экономического образования (он учился на английском языке и мечтал стать поэтом), прошёл долгий путь к эконометрике и причинно-следственному анализу, что отражено в предисловии книги. Его опыт показывает, что понимание причинности требует не только теории, но и практики — работы с данными и программированием.
- Разнообразие исследовательских дизайнов — подробно рассматриваются методы, такие как разница в разницах (difference-in-differences), регрессия с разрывом (regression discontinuity), панельные данные, синтетический контроль и др.
- Практические навыки программирования — книга содержит наборы данных и примеры кода для R и Stata, что позволяет читателям самостоятельно применять изученные методы на практике.
- Междисциплинарный подход — материал собран из разных областей: экономики, социологии, политологии, эпидемиологии и статистики, что делает книгу полезной для широкого круга исследователей.
- Понимание ограничений и возможностей методов — часть книги посвящена тому, что можно и что нельзя делать с разными методами, как правильно интерпретировать результаты.
