Nature计算科学综述：经由准实验，从观察数据中推测因果关系(26)

91. Abadie, A. & Cattaneo, M. D. Econometric methods for program evaluation. Annu. Rev. Econ. 10, 465–503 (2018).
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因果科学第二季读书会报名中
因果推断与机器学习领域的结合已经吸引了越来越多来自学界业界的关注，为深入探讨、普及推广因果科学议题，帮助其他领域如经济学可以利用机器学习的进步来帮助回答他们自己的因果问题，集智俱乐部携手智源社区将举办第二季「」。本期读书会着力于实操性、基础性，将带领大家精读因果科学方向两本非常受广泛认可的入门教材。
1. Pearl, Judea, Madelyn Glymour, and Nicholas P. Jewell. Causal inference in statistics: A primer. John Wiley & Sons, 2016.（本书中译版《统计因果推理入门（翻译版）》已由高等教育出版社出版）
2. Peters, Jonas, Dominik Janzing, and Bernhard Schölkopf. Elements of causal inference: foundations and learning algorithms. The MIT Press, 2017.
读书会每周将进行直播讨论，进行问题交流、重点概念分享、阅读概览和编程实践内容分析。非常适合有机器学习背景，希望深入学习因果科学基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。
目前因果科学读书会系列，已经有接近400多位的海内外高校科研院所的一线科研工作者以及互联网一线从业人员参与，吸引了国内和国际上大部分的因果科学领域的专业科研人员，如果你也对这个主题感兴趣，想要深度地参与，就快加入我们吧！
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我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。