В поисках эффекта. Планирование экспериментов и причинный вывод в статистике (Хантингтон-Клейн Ник) ; ДМК-Пресс, 2023

От издательства
Предисловие
Часть I. Схема исследования
Глава 1. Планирование исследования
1.1. У меня есть вопрос
1.2. Эмпирические исследования
1.3. Почему исследованиям нужна схема
1.4. Чему научит эта книга
Глава 2. Исследовательские вопросы
2.1. Что такое исследовательский вопрос?
2.2. Зачем начинать с вопроса?
2.3. Откуда берутся исследовательские
вопросы?
2.4. Как узнать, хороший ли у вас вопрос?
Глава 3. Описание переменных
3.1. Зачем нам описывать переменные
3.2. Типы переменных
3.3. Распределение
3.4. Как характеризовать распределение?
3.5. Теоретические распределения
Глава 4. Описание взаимосвязи
4.1. Что такое взаимосвязь?
4.2. Условные распределения
4.3. Условные средние
4.4. Подгонка линии регрессии
4.5. Условно обусловленные средние, или
Исключение переменной....
4.6. О чем не говорилось в этой главе
4.7. Программирование для поиска
взаимосвязей
Глава 5. Идентификация
5.1. Процесс генерации данных
5.2. Покажите мне вариацию
5.3. Идентификация
5.4. Алкоголь и смертность
5.5. Контекст и всеведение
Глава 6. Причинно-следственные диаграммы
6.1. Причинность
6.2. Причинно-следственные диаграммы
6.3. Реальный мир: воздействие бездействия
6.4. Исследовательский вопрос в причинно-
следственной диаграмме
6.5. Модераторы в причинно-следственных
диаграммах
Глава 7. Построение причинно-следственных
диаграмм
7.1. Наше представление о мире
7.2. Анализ процесса генерации данных
7.3. Упрощение
7.4. Как избежать зацикливания
7.5. Как смириться с предположениями
Глава 8. Причинно-следственные пути - прямые и
обходные
8.1. Следуйте по стрелкам
8.2. Все пути у ваших ног
8.3. Пути хорошие и плохие, прямые и
обходные
8.4. Открытые и закрытые пути
8.5. Использование путей для проверки вашей
диаграммы
8.6. Краткий словарь
Глава 9. Поиск прямых путей
9.1. Взгляд, устремленный вперед
9.2. Попробуем разделить воздействие
9.3. Чем нам поможет реальный мир
9.4. Это слишком хорошо, чтобы быть
правдой?
9.5. Метод прямого пути
Глава 10. Эффекты воздействия
10.1. Эффект - но для кого?
10.2. Разные средние эффекты
10.3. Как мне получить ATE и радоваться
жизни?
10.4. Почему это для нас важно?
10.5. Краткий словарь эффектов воздействия
Глава 11. Неполные причинно-следственные
диаграммы
11.1. Уверенность
11.2. На широких просторах модели
11.3. Да, я заблуждаюсь, но насколько
глубоко?
Часть II. Инструменты
Глава 12. Заглянем в ящик с инструментами
12.1. Идея и воплощение
12.2. Главы, посвященные инструментам
12.3. Примеры кода
Глава 13. Регрессия
13.1. Основы регрессии
13.2. Расширяем познания о регрессии
13.3. Ваши стандартные ошибки могут быть
неверны
13.4. Другие проблемы, связанные с регрессией
Глава 14. Сопоставление
14.1. Еще один способ закрыть обходные пути
14.2. Средневзвешенные значения
14.3. Общая идея сопоставления и
сопоставление с одной
переменной
14.4. Сопоставление по нескольким переменным
14.5. Взвешивание меры склонности с
несколькими сопоставляемыми
переменными
14.6. Допущения при сопоставлении
14.7. Оценка с использованием сопоставленных
данных
14.8. Сопоставление и эффект воздействия
Глава 15. Моделирование
15.1. Это доказано
15.2. Увы, нам придется программировать
15.3. Старик и море данных
15.4. Анализ мощности с помощью
моделирования
15.5. Моделирование с существующими
данными по методу
бутстрэпа
Глава 16. Фиксированные эффекты
16.1. Как это работает?
16.2. Как это делается?
16.3. Как это делают профессионалы
Глава 17. Событийный анализ
17.1. Как это работает?
17.2. Как это делается?
17.3. Как это делают профессионалы
Глава 18. Разность различий
18.1. Как это работает?
18.2 Как это делается?
18.3. Как это делают профессионалы
Глава 19. Инструментальные переменные
19.1. Как это работает?
19.2. Как это делается?
19.3. Как это делают профессионалы
Глава 20. Разрывная регрессия
20.1. Как это работает?
20.2. Как это делается?
20.3. Как это делают профессионалы
Глава 21. Таинственные незнакомцы: новые
методы
21.1. Этому не будет конца
21.2. Перспективные шаблоны
21.3. Моделирование гетерогенных эффектов
21.4. Последнее, но не менее важное:
структурная оценка
Глава 22. Притаившись в тени
22.1. Что общего между вампиром и
статистиком? Они оба боятся
выйти на свет!
22.2. Насколько вы уверены?
Неопределенность модели
22.3. Когда данные - это не совсем данные?
Измерение
и достоверность
22.4. Что это было: недостающие данные
22.5. Прячьтесь, сюда идет SUTVA!
22.6. Мне нечего сказать: несуществующие
моменты
22.7. Тайна воздействия
Предметный указатель