推荐使用Python语言做因果推断前沿​方法的书籍

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关于因果推断书籍，参看：1.一本最新因果推断书籍, 包括了机器学习因果推断方法, 学习主流和前沿方法，2.社会经济政策的评估计量经济学, 提供书籍和数据和程序文件，3.诺奖得主Angrist的因果推断课程文献读物单子再次更新了, 还提供了其他三门课程，4.全面且前沿的因果推断课程, 提供视频, 课件, 书籍和经典文献，5.从网页上直接复制代码的因果推断书籍出现了, 学会主流方法成效极快，6.推荐书籍"用R软件做应用因果分析", 有需要的学者可以自行下载！7.哪本因果推断书籍最好？我们给你整理好了这个书单！8.“不一样”的因果推断书籍, 很多观点让我们能恍然大悟, 涵盖了不少其他书里没有的因果推断方法！9.搞懂因果推断中内生性问题解决方法必读的书籍和文献已搜集好！10.一位“诗人”教授写了本因果推断书籍, 现在可以直接下载PDF参看！11.使用R软件学习计量经济学方法三本书籍推荐，12.机器学习与Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典，13.史上最全的因果识别经典前沿书籍, 仅此一份，14.用R语言做Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典，15.Stata学习的书籍和材料大放送, 以火力全开的势头，16.USA经管商博士最狂热崇拜的计量书籍震撼出炉

正文

推荐一本使用Python语言做因果推断前沿方法的书籍《Causal Inference for the Brave and True》。

一种轻松而严谨的学习政策效应估计和敏感性分析的方法。Python 中的所有内容，以及我能找到的尽可能多的模因（模仿传递行为）。

Causal Inference for the Brave and True 是关于因果推断（科学统计）的开源材料。它仅使用基于 Python 的免费软件。如果你觉得这本书很有价值并且想要支持它，可以通过更正拼写错误、建议编辑或对您不理解的段落提供反馈来提供帮助。最后，如果你喜欢这个内容，请分享给其他可能觉得它有用的人。

本书的第一部分包含因果推断的核心概念和模型。你将学习如何用潜在的结果符号表示因果问题，了解因果图，什么是偏差以及如何处理它。这里的大部分内容都很成熟。这是我在书籍、大学课程和在线课程中找到的材料的合集。你可以将第一部分视为进行因果调查的坚实而安全的基础。

第二部分（WIP）包含因果推断在（主要是技术）行业的现代发展和应用。虽然第一部分主要关注确定平均处理效应，但第二部分转向使用 CATE 模型进行个性化和异质性效应的估计。那里写的大部分内容都来自我的个人经验，绝不是成熟的科学。毕竟，我也正在学习，它更具实验性并且可能会发生变化。

目录中竟然分为阴和阳两个分布。

PART I - THE YANG

• 01 - 因果关系简介

• 02 - 随机实验

• 03 - 最危险的方程

• 04 - 因果图模型

• 05-线性回归的不合理有效性

• 06 - 分组和虚拟回归

• 07 - 超越混淆变量

• 08 - 工具变量

• 09 - 不依从和局部平均处理效应

• 10 - 匹配

• 11 - 倾向得分

• 12 - 双重稳健估计

• [13 - 双重差分方法]（https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/13-Difference-in-Differences.html）

• 14 - 面板数据和固定效应回归

• 15 -合成控制

• 16-断点回归设计

PART II - THE YIN

• 17 - 预测模型 101

• 18 - 异质性处理效应和个性化

• 19 - 评估因果模型

• [20 - 即插即用估计值

• 21 - 元Meta学习者

• 22 - 去偏/正交机器学习

• 23 - 效果异质性和非线性的挑战

• 24-Difference-in-Differences Saga

看一下用Python做的断点回归设计的例子：

看一下用Python做的工具变量回归的例子：

看一下用Python做的双重差分的例子：

关于DID，参看：1.120篇DID双重差分方法的文章合集, 包括代码,程序及解读, 建议收藏！2.诚实双重差分法DID, 面板事件研究法和Bacon分解的经典应用文！3.前沿: 多期或渐进或交叠DID, 如何进行平行趋势检验呢？4.多期DID或渐进DID或交叠DID, 最新Stata执行命令整理如下供大家学习，5.DID前沿: 5种方法估计事件研究的因果效应, 并使用绘制系数和置信区间, 详细代码和数据，6.事件研究法开展政策评估和因果识别, 分享8篇提供数据和代码的文章，7.推荐用渐进(多期)DID和事件研究法开展政策评估的论文及其实现数据和代码！8.机器学习已经与政策评估方法, 例如事件研究法结合起来识别政策因果效应了！

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关于因果推断，可参看①关于各种因果识别方法的120份经典实证文献汇总”，②哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载！附数据和code，③因果推断的统计方法总结, 177份文献，④政策评估的计量方法综述, 包括最新因果推断方法，⑤在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体文献，⑥看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，⑤工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，⑦DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，⑧关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑！⑨关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！⑩匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章等，⑪MIT广为流传的政策"处理效应"读本，⑫DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述，⑬最新政策效应评估的四种方法，⑭政策效应评估的基本问题等。

1.用"因果关系图"来进行因果推断的新技能，2.因果推断专题：因果图，3.因果推断专题：有向无环图DAG，4.confounder与collider啥区别? 混淆 vs 对撞，5.三张图秒懂, 混淆, 中介, 调节, 对撞, 暴露, 结果和协变量的复杂关系，6.中介效应检验流程, 示意图公布, 不再畏惧中介分析，7.图灵奖得主Pearl的因果推断新科学，Book of Why?  8.前沿: nature刊掀起DAG热, 不掌握就遭淘汰无疑！因果关系研究的图形工具!9.前沿: 卫星数据在实证研究中的应用, 用其开展因果推断的好处！10.7大因果推断大法精选实证论文, 可用于中国本土博士课堂教学！11.随机分配是什么, 为什么重要, 对因果关系影响几何？12.应用计量经济学现状: 因果推断与政策评估最全综述，13.疫情期计量课程免费开放！面板数据, 因果推断, 时间序列分析与Stata应用，14.Python做因果推断的方法示例, 解读与code，15.内生转换模型vs内生处理模型vs样本选择模型vs工具变量2SLS，16.不用IV, 基于异方差识别方法解决内生性, 赐一篇文献等等。

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关于因果推断书籍：①哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载！附数据和code！②图灵奖得主Pearl的因果推断新科学, Why?③计量课程免费开放！面板数据, 因果推断, 时间序列分析与Stata应用（慕课上有不少免费课程，建议年轻学者好好使用），④你应该阅读哪本因果推断书籍: 一份进阶流程图和简短书评列表。

下这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。

3.5年，计量经济圈近1000篇不重类计量文章，

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