経済学のための機械学習入門用レポジトリです。 Public folderから、2025年度用の講義資料と実習用データをダウンロードできます。

• 予習/復習用の無料教材 (含むOpen Access チュートリアル論文) として、以下を紹介します。

  • 機械学習 (教師付き学習) with R

    • Introduction to Statistical Learning (James, Witten, Hastie, Tibshirani)

      • Deep Learning and Scientific Computing with R torch

  • 機械学習 + 比較研究 (因果推論)

    • Applied Causal Inference Powered by ML and AI (Chernozhukov, Hansen, Kallus, Spindler, Syrgkanis)

    • Causal Inference: A Statistical Learning Approach (Wager)

    • Introduction to Modern Causal Inference (Schuler, Mark van der Laan)

    • A first course in causal inference (Peng Ding)

  • Balancing Weights

    • Causation, Comparison, and Regression (Chattopadhyay, Zubizarreta)

  • Efficient Influence function

    • Fisher and Kennedy (2021)

    • Hines et al. (2022)

    • Renson et al. (2025)

    • Ichimura and Newey (2022)

  • 統計学

    • StatLect

  • R

    • Tidyverse Style Guide

    • R for Data Science

• 日本語の参考教材としては、以下をお勧めします

  • データ駆動型回帰分析 (末石)

  • 格差/因果/比較分析のためのデータ分析 (川田)

• R実習についての講義アーカイブは以下です。

  • 環境設定

  • パッケージインストール

  • プロジェクトフォルダの作成

  • データの格納

  • hdmの使い方: 設定

  • hdmの使い方: 本番

  • mlr3verseを使った予測モデル

  • DoubleMLを使った因果/格差推定

• 2023/2024年の講義資料は、フォルダーに移動しています。