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Parts

  1. P1 · [中文] 01 因果推断导论
  2. P2 · [英文] 01 Introduction to Causal Inference|完整英文原声在后半部
  3. P3 · [必看] 1分钟:双语怎么切-充电解锁课程站
  4. P4 · [中文] 02 潜在结果
  5. P5 · [中文] 03 因果图与关联流动
  6. P6 · [中文] 04 因果模型
  7. P7 · [中文] 05 随机实验与识别
  8. P8 · [中文] 06 因果效应估计
  9. P9 · [中文] 07 未观测混杂与敏感性分析
  10. P10 · [中文] 08 工具变量
  11. P11 · [中文] 09 双重差分
  12. P12 · [中文] 10 观测数据中的因果发现
  13. P13 · [中文] 11 干预中的因果发现
  14. P14 · [中文] 12 迁移学习与可移植性
  15. P15 · [中文] 13 合成控制:Alberto Abadie嘉宾讲座
  16. P16 · [中文] 14 反事实与中介分析
  17. P17 · [英文] 02 Potential Outcomes
  18. P18 · [英文] 03 Causation and Association in Graphs
  19. P19 · [英文] 04 Causal Models
  20. P20 · [英文] 05 Randomized Experiments and Identification
  21. P21 · [英文] 06 Estimation
  22. P22 · [英文] 07 Unobserved Confounding and Sensitivity Analysis
  23. P23 · [英文] 08 Instrumental Variables
  24. P24 · [英文] 09 Difference-in-Differences
  25. P25 · [英文] 10 Causal Discovery from Observational Data
  26. P26 · [英文] 11 Causal Discovery from Interventions
  27. P27 · [英文] 12 Transfer Learning and Transportability
  28. P28 · [英文] 13 Synthetic Controls:Alberto Abadie
  29. P29 · [英文] 14 Counterfactuals and Mediation
Description
Brady Neal《因果推断导论》14讲:从相关不等于因果,到识别、估计与反事实分析。

📌 本期看点
· 潜在结果、因果图与do算子,建立因果推断框架
· 随机实验、工具变量、双重差分与合成控制
· 未观测混杂、敏感性分析、因果发现和中介分析

🧭 观看指南
共14讲、28P。P1中文第一讲,P2英文第一讲;P3–P15其余中文,P16–P28其余英文。完整英文原声在后半部。

🎯 适合人群
有概率统计基础的数据科学学生、算法工程师和计量经济学学习者。

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