Demystifying Causal Inference: Public Policy Applications With R
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nature, 2023
- Tapa dura
- Nuevo

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- Título
- Demystifying Causal Inference: Public Policy Applications With R
- Autor
- Dayal, Vikram/ Murugesan, Anand
- Editorial
- Springer Nature
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819939046
- ISBN 13
- 9789819939046
- Peso del artículo
- 0,75 kilogramos
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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Acerca del autor
Anand Murugesan is an Associate Professor at the Central European University in Vienna. He combines insights from economics and related disciplines with causal inference tools, including lab and lab-in-the-field experiments, and observational data, to study social problems. He holds a Ph.D. from the University of Maryland College Park and studied at the Jawaharlal Nehru University in New Delhi.
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