доказательный ⎵ пробел

Семинар по Causal Inference 🔸 15 ноября (вторник) в 19:30 МСК — на The Online Causal Inference Seminar 🗣 Karthik Rajkumar (LinkedIn) расскажет про результаты масштабного пятилетнего рандомизированного эксперимента на платформе LinkedIn, направленного на оценку влияния слабых связей на трудовую мобильность. Подключиться к семинару можно по ссылке. Пароль: 386638. 👉 Подписаться на доказательный ⎵ пробел: https://t.me/evidencespace

Онлайн-научные семинары в пятницу 28.10.22 г. (классные, но к сожалению, идут одновременно) 📌Семинар памяти Гэри Чемберлена 5pm London (19:00 по Москве), Zoom. Кирилл Пономарёв (Чикаго) "Selecting Inequalities for Sharp Identification in Models with Set-Valued Predictions." Модератор - Stephane Bonhomme. Регистрация: https://www.chamberlainseminar.org/home Семинар проходит раз в 2 недели. На сайте выложены старые записи и слайды. 📌Applied Machine Learning, Economics, and Data Science (AMLEDS) Alberto Cavallo (Harvard) - "Big Data and Covid Inflation" 11:00 EDT / 16:00 GMT / 17:00 CET (19:00 по Москве), Zoom Регистрация: https://sites.google.com/view/amleds/home Мероприятие интересное, среди организаторов Jesús Fernández-Villaverde, например. Проходит раз в месяц, докладчики - Радж Четти, Хелен Рэй, Francis X. Diebold... На сайте выложены старые записи.

Семинар по Causal Inference 🔸 14 октября (пятница) в 19:00 МСК — на Chamberlain Seminar 🗣 Charles Manski (Northwestern) представит своё исследование «Probabilistic Prediction for Binary Treatment Choice: with focus on personalized medicine»‎. Зарегистрироваться на семинар можно по ссылке. 👉 Подписаться на доказательный ⎵ пробел: https://t.me/evidencespace

Эконометристам: 16 сентября (19:00 МСК) — семинар памяти Гэри Чермберлена Zoom, язык - английский Докладчик - Ashesh Rambachan (Microsoft Research) Тема: "Identifying Prediction Mistakes in Observational Data". Модератор - Jann Spiess (Stanford GSB), дискутанты - Ismael Mourifie (университет Торонто и NBER) и Peter Hull (Университет Брауна и NBER) Регистрация и подробности: https://www.chamberlainseminar.org/home Драфт статьи: https://asheshrambachan.github.io/assets/files/asheshr_identifyingPredictionMistakes_Main.pdf

Курсы по анализу причинно-следственных связей в открытом доступе В 📀 github-репозитории Mixtape Sessions, организованных 🗣Скоттом Каннингемом, доступны материалы пяти курсов по causal inference: • Causal Inference Part I • Causal Inference Part II • Instrumental variables (IV) • Shift-Share Instrumental Variables (SSIV) • Advanced Difference-in-Differences

Мой друг Леша Царёв принес к нам в канал новость недели: Брюс Хансен всё-таки дописал свои учебники по Теории вероятностей и статистике для экономистов, а также по Эконометрике. По моему мнению, это лучшие книги продвинутого уровня для изучения этой части науки о данных. Во-первых, потому что они достаточно глубокие и дотошные. Во-вторых, потому что Хансен хорошо и понятно пишет. И в-третьих, электронный формат не ограничивает автора и позволяет достигнуть бОльшей гибкости в плане эмпирических примеров, данных и кода. В общем, как я уже сказал, отличная новость под конец недели! P.S. Добавлю от себя, что это именно тот Хансен, который доказал, что из ТГМ можно выбросить одно из условий 🙂

РАЗРЫВНЫЙ ДИЗАЙН В МЕДИЦИНЕ Разрывный дизайн (Regression Discontinuity Design, RDD) — один из основных методов оценки причинно-следственных связей, в последнее время все активнее применяется в биомедицинских исследованиях. 🗣Boon et al. (2021) нашли 325 статей c RDD в области исследований здоровья, опубликованных с 1980 по 2019 годы. При совершении медицинских интервенций (назначение лекарств, выбор метода лечения и т.п.) врачи часто пользуются результатами медицинских анализов. Границы на значения отдельных показателей учитываются в правилах принятия решений. Например, если значение показателя по результатам анализа крови превышает определенный порог, то назначается специальное лечение. Это как раз то, что нужно, для применения RDD — можно сравнивать пациентов, находящихся слева и справа от такой границы, чтобы оценивать эффекты от лечения. В новом гайде 🗣 Matias D. Cattaneo, 🗣 Luke Keele, 🗣 Roc ́ıo Titiunik разбирают особенности применения разрывного дизайна в медицине. Прикладная часть рассматривается для трех кейсов: • The Hlabisa HIV Treatment and Care Programme (Южная Африка): пациентам с ВИЧ назначалось прохождение антиретровирусной терапии, если концентрация СВ-4 лимфоцитов в крови не превышала 350 клеток/мл • Когорта пациенток с раком молочной железы (the Penn Breast Database): для принятия решения о целесообразности назначения химиотерапии после операции используются специальные генетические тесты для предсказания вероятности рецидива (если вероятность превышает определенный порог, то назначается химиотерапия) • Программа медицинского страхования в Тайване: любые медицинские услуги для детей младше трех лет полностью бесплатны 💻 Данные и код на R для репликации кейсов доступны в репозитории 👨‍🏫 Подборку с учебниками, лекциями и статьями можно посмотреть тут

NBER SUMMER INSTITUTE 2022 В понедельник стартовала самая мощная экономическая конференция NBER Summer Institute. В программе — почти все разделы современной прикладной экономической науки. Программа: https://www.nber.org/conferences/summer-institute-2022 В этом году все сессии доступны в трансляции и записях на youtube-канале NBER https://www.youtube.com/nbervideos На что обратить внимание: 14 июля на сессии по международным финансам и макроэкономике Дмитрий Мухин и Олег Ицхоки с работой "Optimal Exchange Rate Policy" https://www.nber.org/conferences/si-2022-international-finance-macroeconomics 15 июля на сессии по монетарной экономике — Дмитрий Архангельский и Василий Коровкин с работой "On Policy Evaluation with Aggregate Time-Series Shocks" https://www.nber.org/conferences/si-2022-monetary-economics 19 июля — Почетная лекция в честь основателя NBER Мартина Фельдстайна от Гиты Гопинат: Managing a Turn in the Global Financial Cycle https://www.nber.org/conferences/si-2022-martin-feldstein-lecture 28 июля — традиционный цикл лекций по эмпирическим методам в этот раз посвящен Байесовской эконометрике https://www.nber.org/conferences/si-2022-methods-lecture-empirical-bayes-methods-theory-and-application

Семинар по Causal Inference 🔸 20 июля (среда) в 21:30 МСК — на Electronic Health Economics Colloquium «Summer Special‎»‎ 🗣 Jonathan Roth (Brown University) расскажет про новые направления в оценке методом «разность разностей» (difference-in-difference, DiD). В обсуждении примет участие 🗣 Andrew Goodman-Bacon, который, напомним, в своей статье 2021 года разобрал, что происходит, если применить классическую схему оценивания DiD для случая, когда есть больше двух периодов, а воздействие наступает в разные моменты времени. Зарегистрироваться на семинар можно по ссылке . Перед семинаром можно почитать обзорную статью про новые методологические подходы к оценке с помощью «разности разностей». 👉 Подписаться на доказательный ⎵ пробел: https://t.me/evidencespace

👨‍🏫 До 26 июля наши друзья из Института образования Вышки ведут набор на магистерскую программу Доказательное развитие образования. Студентов программы учат проводить эмпирические исследования для того, чтобы принимать обоснованные решения в области образования. 📚 В учебной программе есть курсы по экспериментам в образовании, анализу данных, методам вычислительных социальных наук и качественным методам. • 🎞 Запись вебинара программы в ютуб-канале ИнОбра • ❓Вопросы о программе можно задать академическому руководителю программы Вере Андреевне Мальцевой vamaltseva@hse.ru, по поступлению — ioestudy@hse.ru. • Телеграм-канал для абитуриентов программы: @postuplenie_inobr

#визуализация Важнейшие статистические идеи последних лет (там ещё ссылка на статью есть). https://time.graphics/line/459681