R版ダブルLASSOチュートリアルのStata版です。同じデータ、同じ5つの推定量を用い、Donohue・Levitt の中絶と犯罪のパネルデータに対する Belloni–Chernozhukov–Hansen の284コントロール拡張を、pdslasso・rlasso・cvlasso で再現します。
2001年の有名な研究が主張したように、中絶の合法化はアメリカの犯罪を減らしたのでしょうか？少数の統制変数を手で選ぶ代わりに、データにもとづく方法で284の候補から選ばせ、元の結論が維持されるかを確かめます。R のチュートリアルで、ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
スウェーデンが1991年に導入した炭素税は、交通からの二酸化炭素排出を減らしたのでしょうか、そして経済に悪影響はあったのでしょうか？この Python チュートリアルでは、他の豊かな国々からスウェーデンによく似た比較対象を作り、交通部門の排出が毎年約11%少なく、経済成長が鈍った兆しはないことを示します。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
鉱業による富は地域の発展を助けるのでしょうか、妨げるのでしょうか、そしてその分かれ目は地域の制度の質にあるのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、真の効果が分かっている地区の模擬データに因果機械学習を用い、鉱業と鉱物価格の影響が場所によってどう異なるかを測ります。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
職場の退職貯蓄制度を利用できると、アメリカの世帯はより多く貯蓄するのでしょうか、それとも制度を利用できる世帯はもともと収入が高いだけなのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、柔軟な予測モデルで収入などの違いを考慮できるダブル機械学習を、1991年の調査データに適用します。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
職業訓練が失業者の就職を後押しするなら、誰が最も恩恵を受け、誰に優先して参加枠を提供すべきでしょうか？このPythonチュートリアルでは、真の効果が分かっている求職者の模擬データに因果機械学習を用い、平均的な効果から個人ごとの効果、そしてより良い訓練の割り当て方までを順に学びます。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。