因果メトリクスをマスターするへようこそ！
因果メトリクスをマスターするのための、AIを活用した学習ガイドです。Angrist & Pischke の基礎的な教科書 Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect をもとに、インタラクティブなPythonノートブックとAIツールを使って因果推論の基礎を学びます。
本プラットフォームには以下が含まれます。
- 基礎的な手法 — Angrist & Pischke の Mastering ‘Metrics に基づきます。ランダム化試験から差分の差分法まで、因果推論を学びます。
- Pythonノートブック — インストール不要のGoogle Colabノートブック。実データ、動作するコード、各手法の完全な実装を備えています。
- AIを活用した学習 — 異なる教育スタイルを持つ複数のAIチューター。
インタラクティブなGoogle Colabノートブック
下記のいずれかのバッジをクリックすると、ブラウザ上で即座に開いて実行できます。
第I部：概念的枠組み
| 章 | タイトル | トピック | Colabノートブック |
|---|---|---|---|
| 1 | ランダム化試験 | 選択バイアス、潜在的結果、RAND HIE |  |
第II部：5つのツール
| 章 | タイトル | トピック | Colabノートブック |
|---|---|---|---|
| 2 | 回帰 | OLS、欠落変数バイアス、不適切な統制変数 | |
| 3 | 操作変数 | LATE、コンプライアー、ミネアポリスの家庭内暴力実験 | |
| 4 | 回帰不連続デザイン | シャープRD、バンド幅、飲酒の法定年齢と死亡率 | |
| 5 | 差分の差分法 | 平行トレンド、双方向固定効果、大恐慌期の銀行 | |
第III部：総合
| 章 | タイトル | トピック | Colabノートブック |
|---|---|---|---|
| 6 | 教育の収益 | 双子、出生四半期、学位の効果 | |
ノートブックの使い方
- 上記のいずれかの 「Open in Colab」バッジをクリックします
- Googleアカウント（無料）で ログインします
- ランタイムメニューの 「すべて実行」をクリックします（または各セルを個別に実行します）
- 探索して変更します — パラメータを変えたり、別のモデルを試したり、データで実験したりできます
- 作業を保存します — ファイル ＞ ドライブにコピーを保存 で、変更内容を保持できます
インストール不要、ダウンロード不要、設定不要！
著者とクレジット
Carlos Mendez — Pythonでの実装および教育用ノートブックの開発
Joshua D. Angrist & Jörn-Steffen Pischke — 原著教科書 Mastering ‘Metrics
