内生性-因果推断 | 分类推文 | 连享会

内生性-因果推断

样本选择偏差：为什么按结果变量筛选样本会让 OLS 有偏？

四个标准：什么样的政策冲击适合做准自然实验？

实证分析中的代理变量：理论基础与应用案例

Cai博士笔记（下）：因果推断核心方法和文献速览

前因后果，一图了然：基于bnlearn的因果推理与Python实操

DML-CER：使用双重机器学习克服面板数据中的不可观测异质性

cdist：如何估计反事实分布的特征

因果推断之后门法则详解

自动化因果推断助手：Causal-Copilot 简介

理解变量转换与非线性效应的八个基本准则

实证研究：你知道你在估计什么吗？

不要“拍脑袋”建模：如何有效连接统计证据与理论解释

罗丹, 贾寰宇

CClaRA-扒了四万篇论文：如何论证因果关系？

R+Stata：两部模型的理论和实操-twopm

IV：形形色色的IV

找不到IV？如何借助大语言模型寻找工具变量

离群值稳健IV估计量及其在因果推断中应用-robustAR

离群值稳健IV估计量及其在因果推断中应用-robustAR

离群值稳健IV估计量及其在因果推断中应用-robustAR-R语言

R语言：政策效应外推及外部有效性-tpate

论文推介：包含343位作者的JF论文：NSE-非标准误差

敏感性分析在社会学研究中的应用

论文推介：考虑样本自选择偏误的内生性随机前沿分析模型

辛普森悖论及模拟分析

如何通过数据预处理来降低对模型依赖？

因果推断必备：有向无环图DAG的解读和绘制-R 语言之ggdag包

IV-控制函数法-内生性和 Hausman 检验的原理解读

竞争性假设检验在实证中的运用

竞争性假设检验在实证中的运用

因果推断：傻傻分不清-独立与不相关等价吗？

因果推断中的 RA, IPW, IPWRA

内生性之应对（下）：方法篇--遗漏变量-反向因果-测量误差-自选择

方法篇--遗漏变量-反向因果-测量误差-自选择

内生性之应对（上）：原理篇--遗漏变量-反向因果-测量误差-自选择

严格外生性假设检验方法与应用

严格外生性假设检验方法与应用

IV-面板内生性：严格外生性如何检验？

IV-面板内生性：严格外生性如何检验？

因果推断：双重机器学习-ddml

因果推断：双重机器学习-ddml

Stata：非线性模型的中介效应检验-khb

Stata：非线性模型的中介效应检验-khb

Stata：内生性随机边界模型-xtsfkk

Stata：内生性随机边界模型-xtsfkk

Stata：一文读懂两部模型-twopm

Stata：一文读懂两部模型-twopm

Stata：控制函数法及其Stata应用

控制函数法的核心思想在于，通过对内生解释变量的内生性来源进行提取，然后加入原始模型进行估计，来获得对政策效果的无偏估计。

Stata：高度共线性情况下的IV估计-pariv

Stata：高度共线性情况下的IV估计-pariv

一组动图读懂因果推断

Stata：处理衡量偏误-变量误差模型的一些建议

内生性有 3 个主要来源：遗漏变量、互为因果和衡量偏误。其中第三种衡量偏误受到的关注相对较少，但若存在这一问题，会导致研究者无法一致地估计解释变量的系数。

第三种内生性：衡量偏误(测量误差)如何解决？-eivreg-sem

第三种内生性：衡量偏误(测量误差)如何解决？-eivreg-sem

B-Stata模拟：控制变量！控制变量！Good-Controls-Bad-Controls

Stata模拟：控制变量！控制变量！Good-Controls-Bad-Controls

A-理论部分：控制变量！控制变量！Good-Controls-Bad-Controls

在实证研究中「坏的控制」时常出现，当一个变量的加入使得回归结果与预期产生明显差异时，该变量可能是坏的控制。如何避免这一差异已经成为实证研究中的重要挑战。在本文中，我们试图使用图形工具来解决这一问题

Stata：一般化的因果中介分析

Stata：一般化的因果中介分析

因果推断：混杂因素敏感性分析实操(下)-tesensitivity

因果推断：混杂因素敏感性分析实操(下)-tesensitivity

因果推断：混杂因素敏感性分析理论(上)

混杂因素敏感性分析理论(上)

Stata：中断时间序列分析-itsa

中断时间序列 (ITS) 是公共卫生、公共政策和卫生服务领域的一种常见研究方法。该方法通过控制结果变量干预前的上升或下降趋势，来检验干预措施的效果，包括中断前后的水平变化和趋势变化。

敏感性分析B-Stata实操：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity

Stata实操：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity

敏感性分析A-理论基础：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity

敏感性分析理论基础：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity

Stata：图示事件研究分析结果-eventcoefplot

Stata因果推断：hettreatreg-用OLS估计异质性处理效应

Stata：回归标准化估计因果效应-standsurv

Stata：处理效应的排序检验-permtest

Stata：内生转换模型及其应用-movestay-mspredict

Stata：自选择偏误之双栏模型简介-(Double-hurdle-model)

Stata：因果推断方法综述和Stata操作

Stata：内生变量与工具变量非线性关系处理-discretize

Stata：样本选择偏误与两部模型-twopm-L121

安慰剂检验！安慰剂检验！

fect：基于面板数据的因果推断（下）-T218b

曹琳君, 陈波

fect：基于面板数据的因果推断（上）-T218a

曹琳君, 陈波

因果推断：未测量混杂因素的敏感性分析-T249

内生性！内生性！解决方法大集合

吴煜铭, 郑浩文

趣读：相关性未必意味着因果关系

内生性：来源及处理方法-幻灯片下载

用FE-固定效应模型能做因果推断吗？

反向因果：来源、特征及解决方法

locmtest：非线性模型的内生性检验

Stata：分位数回归中的样本自选择问题

徐云娇, 甘徐沁

suest：跨模型比较与广义豪斯曼检验

Change-in-Change（CIC）：双重变化模型

Abadie新作：简明IV,DID,RDD教程和综述

经典文献回顾：政策评价-因果推断的计量方法

因果推断好书：Causal-Inference-Measuring-the-Effect-of-X-on-y

Stata：内生变量的交乘项如何处理？

Stata：政策评价文献-(Program-Evaluation)

Stata因果推断新书：The-SAGE-Handbook-of-Regression-Analysis-and-Causal-Inference

第三种内生性：衡量偏误(测量误差)如何检验-dgmtest？

Selection Ratio：帮你解决头疼的遗漏变量偏误

工具变量-IV：排他性约束及经典文献解读

Stata：ritest-随机推断（Randomization Inference）

Heckman 模型：你用对了吗？

Robins - Causal Inference: What if - 数据和程序

因果推断巨著：Causal Inference- 书稿、数据和程序

Stata: 一文读懂 Tobit 模型

Tobit 模型适用于被解释变量存在截断 (Truncated) 或截堵 (Censored) 而只能选取一定范围的值的情形。

Stata新命令：konfound - 因果推断的稳健性检验