教師付き学習 + 計量経済学入門

学部生むけの教師付き学習+計量経済学入門です。

• Roadmap

  • 予測モデル入門

  • バランス後の比較入門

  • 予測モデル発展: モデル集計

  • バランス後の比較発展: 予測モデルの直接的活用

  • バランス後の比較発展: 異質性の推定

• Public folderから講義スライドをダウンロードできます。

• Example Dataは Dropbox folder から入手できます。

• 講義01-04までの復習用資料として活用ください。

  • 母平均の「補助線」の推定

• 継続学習用推奨教材は以下です (全て無料です)。

  • 機械学習の入門と格差/因果分析への応用までカバーした入門書

    • Applied Causal Inference Powered by ML and AI (Victor Chernozhukov, Christian Hansen, Nathan Kallus, Martin Spindler, Vasilis Syrgkanis)

  • 定評のある機械学習の入門書

    • Introduction to Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)

  • 因果推論の現代的入門書

    • Causal Inference: A Statistical Learning Approach (Stefan Wager)

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

    • A first course in causal inference (Peng Ding)

    • Causal Inference: What If (Miguel Hernán, James Robins)

  • Balancing Weights

    • Causation, Comparison, and Regression (Ambarish Chattopadhyay, Jose R Zubizarreta)

  • R (+ tidyverse) の入門書

    • R for Data Science (Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund)

    • 私たちのR (宋財泫, 矢内勇生)

    • Tidyverse style guide