Susan Athey and Stefan Wager: Estimating Heterogeneous Treatment Effects in R

Susan Athey: Synthetic Difference in Differences

Решение неоднородных оценочных уравнений с использованием алгоритмов на основе леса

Моделирование эффектов гетерогенного лечения с помощью R

Philipp Bach and Sven Klaassen: Tutorial on DoubleML for double machine learning in Python and R

Carlos Cinelli: Long Story Short: Omitted Variable Bias in Causal Machine Learning

Susan Athey Guest Talk - Estimating Heterogeneous Treatment Effects

Вейвлеты: математический микроскоп

Andrew Gelman: Better than difference-in-differences

Robust Causal Inference using Double/Debiased Machine Learning: A Guide for Empirical Research

What is causal inference, and why should data scientists know? by Ludvig Hult

Susan Athey: Machine Learning and Causal Inference for Personalization

Jakob Runge: Causal Inference on Time Series Data with the Tigramite Package

Прогноз Сергея Гуриева. Что будет с войной, экономикой и россиянами в 2026?

Conditional Average Treatment Effects: Overview

Sam Pimentel: Design Sensitivity and Its Implications for Weighted Observational Studies

Почему нельзя делить на ноль? – Алексей Савватеев | Лекции по математике | Научпоп

Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects

Сьюзан Эти, «Машинное обучение и причинно-следственные связи для оценки политики»

14. Causal Inference, Part 1

Причинно-следственные выводы с помощью машинного обучения — ОБЪЯСНЕНЫ!