因果推断的统计方法总结, 177份文献

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给各位圈友引荐一篇综述性质的文章，它比较系统地介绍因果推断的统计方法。这篇文章是以统计的视角讲解因果推断，因此相对于经济学等社科角度要更为丰富一些。有些方法已经在咱们圈子讲解过，比如：匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章，因果效应中的双重稳健估计值, 让你的估计精准少误，加权DID, IPW-DID实证程序百科全书式的宝典，工具变量IV必读文章20篇, 因果识别就靠他了等等。但里面出现的新名词和概念值得咱们圈友学习掌握，尤其是因果网络模型这种新型推断方法。因果推断在医学、科学领域的应用场景非常广泛，因此需要打破社科界限去探究一些更前沿的Causal inference方法。

建议下载打印下来慢慢咀嚼。

下载链接:

https://pan.baidu.com/s/1a9QlnnQ5u4QZ_xV6MuV96A 

提取码: wi17 

摘要：探索事物之间的因果关系和因果作用是很多科学研究的重要目的. 因果推断的统计方法是利用试验性研究和观察性研究得到的数据, 评价变量之间的因果作用和挖掘多个变量之间的因果关系. 本文将介绍因果作用和因果关系的形式化定义, 以及因果推断的两个主要统计模型: 潜在结果模型和因果网络模型. 本文将探讨因果作用的可识别性和因果网络的结构学习, 综述有关因果推断的若干研究问题和动态。

读这篇文章时，细致地看作者介绍各种方法时所附文献，然后顺着这些references去读一读里面的内容，是非常有用且必要的阅读习惯。这些文章都是经典中的经典，一旦掌握他们，你就会成为因果推断界里不可忽视的存在。

参考：苗旺,刘春辰,耿直.因果推断的统计方法[J].中国科学:数学,2018

2年，计量经济圈公众号近1000篇文章，

Econometrics Circle

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