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。
因果推論のためのダブルLASSOをわかりやすく解説します。Fitzgerald・Lattimore・Robinson・Zhu（2026）による、Donohue–Levitt の中絶と犯罪の問いの再現分析を、284個の候補コントロールと州単位のクラスター標準誤差を用いて再現します。
Pythonでのsynthetic controlと操作変数法——pysynconとpyfixestを用いて、スウェーデンの炭素税とCO2排出量に関するAndersson (2019) を再現します。
シミュレーションされた資源の呪いのデータに適用し、EconMLのCausalForestDMLとダブル機械学習を用いて、鉱業と鉱物価格が経済発展に与える異質な因果効果を推定します。
1991年SIPP年金データセットを用い、3つのDoubleMLモデル（PLR、IRM、IIVM）により、401(k)の適格性と加入が純金融資産に与える因果効果を推定します。
因果機械学習を初心者向けにわかりやすく解説します。真の効果が既知の合成フランダースALMP風コホートに対して、DoubleMLとEconMLを用いて、ATE・GATE・IATEと厚生を最大化する割り当てを扱います。