Causal Inference (The MIT Press Essential Knowledge series)

one of the coolest books ive ever read so far

Nice book for the lovers of casual inference

Very well written and concise.

This is a nicely done overview of the subject matter. Greater details are not necessary for many of us, and might even complicate the topics. A handy keeper reference book for what I do in the quality discipline.

It is a well-written a good introduction book for experimentation, propensity matching, causal inference for any audience. The only complain I have is book is too verbose in terms of explanations. Many of the pages can be reduced to a single mathematical formula that anyone can understand.

The book is geared towards a non-technical audience as a primer towards causal inference in regards to study design (randomized, quasi, and observational). The book details the concepts around causal inference and supports this with examples through the research literature. The book is well-written with lucid explanations. I especially enjoyed reading through the lines and seeing clearly that the author is influenced by philosophy. This scientific and philosophy thinking was a joy to read.

Excellent summary of modern techniques for identifying cause

Boa introdução para inferência causal.

This book is exceptionally well-written and well-argued, making it a valuable read for those interested in the econometrics of causal inference. However, my two-star review is not based on the intellectual quality of the book itself, but rather on the published version. The book is printed on low-quality paper and is significantly smaller than I anticipated. To cut costs, the font size is small, the paper quality is subpar, and these factors detract from the overall reading experience. I would have preferred the physical quality of the book to match the intellectual quality of its contents.

Perguntas que esse livro ajuda a responder: - O que é causalidade e como analisar? (Em linhas gerais) - Como saber se o que você está analisando é de fato comparável? Exemplo: O estado B é de fato comparável com o estado A? A escola A é comparável com a escola B? A pessoa X é comparável com a pessoa Y? É uma introdução a causalidade somada a introdução ao conceito de propensity Match score (score de propensão). É um livro simples quando comparado aos outros livros sobre o tema, mas muito útil pra se ter, pois fala sobre essa ciência de causalidade de maneira acessível e serve como referência caso precise responder alguma questão como as listadas lá em cima nesse comentário aqui. Pessoalmente eu acho que ele poderia falar um pouco mais sobre o cálculo de escore de propensão em si e até mesmo ter um link pra o repositório de código no GitHub com exemplos reprodutiveis, mas o livro pelo que vi é meio antigo e o foco é em realmente introduzir

Mas a fonte é incrivelmente pequena. tornando a leitura difícil