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Demystifying Causal Inference

Vikram Dayal, Anand Murugesan (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book provides an accessible introduction to causal inference and data analysis with R, specifically for a public policy audience. It aims to demystify these topics by presenting them through practical policy examples from a range of disciplines. It provides a hands-on approach to working with data in R using the popular tidyverse package. High quality R packages for specific causal inference techniques like ggdag, Matching, rdrobust, dosearch etc. are used in the book. The book is in two parts. The first part begins with a detailed narrative about John Snow’s heroic investigations into the cause of cholera. The chapters that follow cover basic elements of R, regression, and an introduction to causality using the potential outcomes framework and causal graphs. The second part covers specific causal inference methods, including experiments, matching, panel data, difference-in-differences, regression discontinuity design, instrumental variables and meta-analysis, with the help of empirical case studies of policy issues. The book adopts a layered approach that makes it accessible and intuitive, using helpful concepts, applications, simulation, and data graphs. Many public policy questions are inherently causal, such as the effect of a policy on a particular outcome. Hence, the book would not only be of interest to students in public policy and executive education, but also to anyone interested in analysing data for application to public policy.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
02.10.2023
Sprache
Englisch
EAN
9789819939046
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Vikram Dayal, Anand Murugesan
Seitenanzahl
294
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Public Policy Applications with R
Autorenporträt
Vikram Dayal is a Professor at the Institute of Economic Growth, Delhi. He has been using the R software in teaching quantitative economics to diverse audiences and is the author of two popular Springer publications titled
Schlagwörter
Causal inference, R, Simulation, Regression, Regression Discontinuity, Panel Data, Public policy, impact evaluation, Causal graphs, Experiments, Matching, Difference in Difference, Instrumental variables
Thema-Inhalt
KCA - Wirtschaftstheorie und -philosophie JPP - Öffentliche Verwaltung PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik K - Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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