単一の処置ユニットに対する拡張Synthetic Control法（ASCM）の、直感を重視した初心者向けチュートリアルです。augsynthパッケージを用いて、2012年のカンザス州の減税が一人当たりGDPに与えた影響を、古典的なSynthetic Controlからリッジによる拡張まで推定し、推論の4つの方法を丁寧に解説します。
augsynthパッケージを用いた多国間設定での拡張Synthetic Control法の実践的な解説です。シミュレーションデータでsingle_augsynth、multisynth、augsynth_multioutを学び、その後Papaioannou (2021) のユーロ圏と生産性収束に関する主要な結果を再現します。
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。
「処置」が空間上の一点であるとき、距離が割り当て変数になります。パラメトリックなリング型DiDと、データに基づくノンパラメトリックな代替手法を、まず答えのわかっているシミュレーション世界で、次に Linden・Rockoff の住宅価格研究で順に解説し、パラメトリックな −5.78% とノンパラメトリックな −20.6% を整合させます。
医療費負担適正化法（ACA）によるメディケイド拡大を事例に、2×2セル平均、TWFE、共変量調整済みDRDID、2×Tおよび Callaway–Sant'Anna の段階的イベントスタディ、HonestDiD の感度分析までを取り上げ、ユニットの規模が大きく異なる地域である場合に、人口加重が対象パラメータをどのように変えるかを示します。
素朴な事前事後比較、DiD、2種類のITS、時間軸RDD、合成コントロール、CausalImpact——6つの推定量を1つのチュートリアルにまとめ、カリフォルニア州の提案99号（1988年）のたばこ税に適用して、結果がどれだけ（そしてどこで）異なるかを確認します。
Sakaguchi & TagawaのカリフォルニアたばこのケーススタディをRで再現します——3つの推定量、1つのATT、そしてネバダ規模のスピルオーバー。
Rでのsynthetic control法に関する初心者向けチュートリアルです。バスク地方の事例研究を用いて、1970年から1997年までの地域の一人当たりGDPに対する紛争の経済的コストを推定します。
手作業による平均除去と二元固定効果（TWFE）の比較——Frisch-Waugh-Lovell定理を通じて、TWFEが平均除去されたデータに対するOLSにすぎないことを示します。150カ国のBarro収束パネルを用いた実践的な証明付きです。
Bayesian Dynamic Systems Modeling（BDSM）のRパッケージを用いた動的パネルBayesian Model Averagingを、国別の経済成長要因に適用します——ラグ付き従属変数、固定効果、弱外生性を通じて逆の因果関係に対処します。