доказательный ⎵ пробел
Kanalga Telegram’da o‘tish
Про causal inference, данные для исследований и принятие решений на основе данных. Чат: @evidence_chat
Ko'proq ko'rsatish741
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
Ma'lumot yo'q7 kunlar
Ma'lumot yo'q30 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Ma'lumot yo'q
Muammo bormi? Iltimos, sahifani yangilang yoki bizning qo'llab-quvvatlash boshqaruvchimizga murojaat qiling>.
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Dekabr '24
Dekabr '24
+11
0 kanalda
Noyabr '24
+34
3 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+62
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+74
1 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+22
2 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+11
2 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+18
0 kanalda
Get PRO
May '24
+4
0 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+7
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+10
0 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+8
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+55
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+23
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+51
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+30
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+9
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+41
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+18
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+32
0 kanalda
Get PRO
May '23
+43
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+27
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+13
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+14
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+18
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+12
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+38
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+10
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+6
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+33
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+16
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+11
0 kanalda
Get PRO
May '22
+44
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+31
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+6
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+20
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+56
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+242
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 21 Dekabr | 0 | |||
| 20 Dekabr | 0 | |||
| 19 Dekabr | 0 | |||
| 18 Dekabr | +1 | |||
| 17 Dekabr | 0 | |||
| 16 Dekabr | 0 | |||
| 15 Dekabr | 0 | |||
| 14 Dekabr | 0 | |||
| 13 Dekabr | +1 | |||
| 12 Dekabr | +1 | |||
| 11 Dekabr | +1 | |||
| 10 Dekabr | 0 | |||
| 09 Dekabr | +1 | |||
| 08 Dekabr | 0 | |||
| 07 Dekabr | +1 | |||
| 06 Dekabr | 0 | |||
| 05 Dekabr | +1 | |||
| 04 Dekabr | +1 | |||
| 03 Dekabr | +3 | |||
| 02 Dekabr | 0 | |||
| 01 Dekabr | 0 |
Kanal postlari
Когда ваши сыновья заинтересовались политикой?
«Олег никогда не интересовался — вплоть до того, как начались все эти уголовные дела. А Алешка — мне кажется, когда мы с ним программу «ВИД» вместе стали смотреть. Он музыкой стал интересоваться: у нас вся квартира оказалась обклеена плакатами (группы) ДДТ. А в программе «ВИД» сначала все было про политику, а потом про музыку — вот Алеша со мной и смотрел — ждал музыки».
Светлая память Алексею Навальному.
| 2 |  Тот, кто убил — тот и убит. | 925 |
| 3 |  Весной в Институте проблем правоприменения Европейского университета в Санкт-Петербурге — сразу три интенсива, один из них — по доказательному подходу.
16–17 марта
Эмпирические методы в правовых исследованиях
🔸 Качественные методы
🔸 Как написать и презентовать научный текст
🔸 Количественные методы
🔸 Автоматический анализ текстовых данных
13–14 апреля
Доказательный подход: от практиков практикам
🔸 Методология и практика реализации доказательного подхода
🔸 Оценочное исследование (evaluation research)
🔸 Экспертные интервью в административном контексте
🔸 Возможности и ограничения качественной методологии в доказательном подходе
🔸 Внешние источники данных для оценки эффективности государственных органов
🔸 Данные в принятии управленческих решений
25–26 мая
Экономический анализ права
🔸 Экономический подход к анализу права, прав собственности, судебной власти
🔸 Экономический анализ регулирования: случай отрасли общественного питания
🔸 Tаргетирование проверок
🔸 Плановые v. внеплановые проверки: выбор регулятора
Стоят все три программы одинаково — 15 тысяч рублей. | 1 327 |
| 4 | Росстат сделал неожиданный – по нынешним меркам, – но, на мой взгляд, несколько странный сюрприз.
С 2019 проводится ежегодное Выборочное наблюдения состояния здоровья населения (ВНСЗН). По сочетанию в одной анкете сравнительно подробных вопросов о здоровье, полезном и вредном потреблении чего-то внутрь, физической активности и социальном самочувствии и социально-экономических условиях с этим обследованием может сравниться только Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения (RLMS), но выборка росстатовского ВНСЗН – 120 тыс. человек во всех регионах страны. И до последнего времени это было одно из немногих обследований населения, микроданные которого Росстат не размещал в открытом доступе. И вот сюрприз: появились микроданные за 2023, причем очень оперативно по сравнению с другими обследованиям – сбор данных был в сентябре 2023. Странность в том, что файл микроданных не содержит привычные переменные, прежде всего коэффициенты взвешивания и типы населенных пунктов по численности населения. Если без второго с этими данными работать можно спокойно, то без взвешивающих коэффициентов – проблематично. По крайней мере, когда хочется что-то сказать с претензией на «репрезентативность всех россиян».
Но кроме микроданных Росстат публикует распределения ответов на некоторые вопросы о состоянии здоровья и самочувствии (как раз по взвешенным данным) по возрастным группам. И я бы с интересом почитала комментарии психологов или близких специалистов о степени тревожности россиян, которая проявляется в этих распределениях. Например, в информационной панели ВНСЗН можно найти цифры за 2019-2021, а в «Итогах наблюдения» за 2023 о том, как взрослые 15 лет и старше отвечали на вопрос «Тревожит ли Вас неопределенность будущего?» из блока о социальном самочувствии. Если в 2023 19,2% выбрали вариант «очень тревожит», а 44,3% «скорее тревожит», – это много? И эта «суммарная» тревожность из-за неопределённости будущего в 63,5% – максимум из четырёх лет, данные за которые опубликованы: в 2019 тревожащихся было 60,4%, в 2020 – 61,5%, в 2021 – 58,04%. | 893 |
| 5 | Хорошо, когда из одного дисциплинарного колодца видно другой:
DiPrete (2020) has written an Annual Review of Sociology article on the relationship between inequality and mobility that should be read in conjunction with this review. DiPrete gives a sociologist's perspective while paying careful attention to the economics literature. We hope we have shown the same sensitivity to sociological work in writing from an economist's perspective. | 743 |
| 6 | #CausalInference #ML #MachineLearning #методы #МашинноеОбучение
Машинное обучение - это про предсказания и классификацию. Статистический причинно-следственный вывод (causal inference) - про количественную оценку эффекта воздействия одной конкретной переменной (например, насколько снизится - и снизится ли вообще - уровень насильственной преступности в уездном городе Ковылкино N, если алкоголь будут продавать до 21, а не до 22 часов). Казалось бы, что у этих задач и методов общего?
Долгое время они действительно развивались параллельно и почти без пересечений. Однако в какой-то момент выяснилось, что впечатляющие вычислительные инструменты ML очень подходят для таких типичных и важных для causal inference вещей, как моделирование конфаундинга (воздействия третьих переменных), гетерогенности эффекта воздействия (то же самое лекарство от головной боли одному человеку поможет, а другому - нет), а также динамических и сетевых (а если все с крыши пойдут прыгать?) контекстов.
Если вам знакомы такие слова, как мэтчинг, обратное взвешивание по вероятности, инструментальные переменные или разрывный дизайн, хотим обратить ваше внимание на новый обзор в Annual Review of Sociology от Дженни Брэнд, Шиань Джоу и Ю Сиэ (сразу просим прощения за потенциально ошибочную транскрипцию), в котором рассказывается, как во всех этих подходах (и других!) можно использовать методы машинного обучения с пользой для себя и для дела.
А если не знакомы, в статье идеи, лежащие в основании соответствующих дизайнов, объясняются просто и доступно - настолько, что вполне можно давать студентам-неэкономистам в качестве введения в проблематику causal inference.
Brand, J. E., Zhou, X., & Xie, Y. (2023). Recent Developments in Causal Inference and Machine Learning. Annual Review of Sociology, 49. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-030420-015345
P.S. В качестве бонуса для тех, кто осилил до конца, - ссылка на лекционные слайды курса Кирилла Борусяка по прикладной эконометрике, прочитанного минувшей осенью в Беркли. Тоже много полезного и интересного. | 556 |
| 7 | 2) Про базу данных о краткосрочных колебаниях смертности в России (data paper). Понедельные данные! https://doi.org/10.3897/popecon.7.e114628 | 534 |
| 8 | 🔹 Новая открытая база данных по смертности на основе административных источников. Данных за 2022/2023 годы там, правда, нет.
«Российская база данных краткосрочных колебаний смертности (РосБКС) Международной лаборатории исследований населения и здоровья НИУ ВШЭ содержит понедельные общие и стандартизованные по возрасту коэффициенты смертности по регионам России и стране в целом за 2000-2021 гг. Все представленные в РосБКС показатели рассчитаны на основе данных статистики населения, полученных от Федеральной службы государственной статистики. РосБКС ориентирована прежде всего на специалистов, занимающихся профессиональным анализом демографических показателей. Данные представлены в формате *.csv».
@evidencespace | 579 |
| 9 | "Применение этого метода позволяет идентифицировать фактические причины. Информация представляется в виде диаграммы "рыбьего скелета" (метод также называют диаграммой Исикавы, используемой для измерения, оценки, контроля и усовершенствования качества производственных процессов) или в виде древовидной схемы." — пишет Минтруд 🐟. | 665 |
| 10 | https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_406016/1b33899346b65ae35c6be3cf48ca89cecf21b5a0/ | 624 |
| 11 | +2 Stata, R, Python
* из твиттера | 414 |
| 12 | https://data.rcsi.science/
качайте данные, пока есть возможность 😉 | 720 |
| 13 | 💀 Две книги, которые изменили мир:
• Бессонов, Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода
• Бессонов, Проблемы анализа российской макроэкономической динамики переходного периода
@c0ldness | 594 |
| 14 | Causal Inference in R 💡
Книга Causal Inference in R (Malcolm Barrett, Lucy D’Agostino McGowan, Travis Gerke) предназначена как для академических исследователей, так и для специалистов по обработке данных и позволит разобраться с причинно-следственным анализом с помощью R.
Авторы ведут свой блог и создали ряд соответствующих библиотек на основе {tidyverse}. Здесь же содержатся материалы практического семинара Causal Inference in R Workshop.
Еще две книги с элементами кода на R, Stata и Python также являются введением в предметную область опираясь на эконометрику:
🔹Causal Inference. The Mixtape by Scott Cunningham
🔹The Effect: An Introduction to Research Design and Causality by Nick Huntington-Klein
Отмечу аналогичные книги написанные на Python 🐍:
🔹Causal Inference for The Brave and True
🔹Causal Inference and Discovery in Python | 308 |
| 15 | Издательство ДМК Пресс незаметно перевело и выпустило одну из лучших вводных книжек по анализу и интерпретации данных — Thinking Clearly with Data: A Guide to Quantitative Reasoning and Analysis (Статистика без подвоха: Методы критического анализа данных и причинного вывода). На английском языке она вышла два года назад. Ее авторы — Энтони Фаулер и Итан Буэно де Мескита из Университета Чикаго.
И это не просто еще одна книжка по статистике. Впервые на русском языке (есть, правда, небольшая глава в Дружелюбной эконометрике Филиппа Картаева) появился учебник, в котором простым и понятным языком авторы рассказывают про основные методы причинно-следственного вывода — вся третья часть про это:
• Глава 9. Почему корреляция и причинно-следственная связь не одно и то же
• Глава 10. Выявление и ограничение искажающих факторов
• Глава 11. Рандомизированные эксперименты
• Глава 12. Модели разрывной регрессии
• Глава 13. Метод разности различий
• Глава 14. Механизмы причинно-следственных связей
Конечно, есть и про базовые методы статистики (Части 1, 2) и про принятие решений на основе данных (Часть 4). Вот что писал Константин Сонин по поводу английской версии книжки в 2021 году:
Вот ещё одно. Эта книга мне кажется идеальным учебником для курса по работе с данными — на первом курсе. Российское образование отстаёт, и очень сильно, в преподавании анализа данных — прежде всего для тех, кто на этом не специализируется. У нас по-прежнему базовая статистика требует до этого теорвера, с вероятностным пространством и функциями распределения, а ведь это — совсем не, что нужно. Можно — вот книжка прекрасный пример — говорить об интересном и сложном, без аксиом независимости и интегрирования функции плотности.
В прекрасной России будущего любой государственный служащий, который захочет занять позицию выше средней, будет сдавать экзамен по этой книжке (можно начинать готовиться 👨🏫).
💻 а еще в канал возвращается чат
@evidencespace | 653 |
| 16 | Telling Stories with Data 🔥
▪️ Книга Telling Stories with Data призвана помочь исследователям работать с данными, включая сбор данных (например, с использованием API и частично структурированных данных, таких как JSON и XML), очистку данных, документирование и моделирование на основе воспроизводимых рабочих процессов.
▪️ В книге приводятся примеры на основе социальных, культурных и экономических данных используя разнообразные методы, в частности, разведочный анализ данных, поиск причинно-следственных связей, регрессионный анализ. Книга пошагово подробно показывает все аспекты работы с данными и имеет хорошие отзывы.
Автор - Rohan Alexander создал несколько курсов на основе книги для бакалавриата, магистратуры и профессионального обучения. Книга недавно издана и доступна в печатном виде. | 224 |
| 17 | An R reproducibility toolkit for the practical researcher 🐑
Для практического исследователя важно иметь инструментарий для R-воспроизводимых вычислений. Курс от Elio Campitelli и Paola Corrales, который проводился 9-12 октября 2023 г., нацелен на то, чтобы понять как организовать проект, ускорить совместную работу и максимизировать ее воспроизводимость, используя существующие инструменты экосистемы R, такие как RMarkdown, renv и другие, контроль версий и рабочие среды.
Материалы курса кратко, но довольно содержательно с хорошими иллюстрациями показывают, в частности:
✔️ как создать проект R
✔️ управлять воспроизводимой средой
✔️ публиковать данные
✔️ отслеживать изменения с помощью Git
✔️ создавать и публиковать контейнеры
📙 Напомню про книгу Building reproducible analytical pipelines with R by Bruno Rodrigues и сайт по воспроизводимому анализу данных. | 261 |
| 18 | +3 Золотистый ретривер на первой иллюстрации к анонсу тоже не случаен.
@evidencespace | 343 |
| 19 | ☝️О красивых совпадениях:
NBER: публикует препринт Клаудии Голдин Why Women Won
Нобелевский комитет: вручает нобелевскую премию по экономике Клаудии Голдин | 385 |
| 20 | О СОВПАДЕНИЯХ
Сегодня среди еженедельной понедельничной серии препринтоа NBER был опубликован такой | 309 |
