Курс для аналитиков, которые хотят оценивать каузальные эффекты, когда рандомизация невозможна. Пять методов (DiD, RDD, Synthetic Control, Matching, IV) с единой структурой: допущения, диагностики, формулы, ловушки, упражнения.
Каждый модуль содержит toy example с ручным расчётом и задачи с решениями. Cheat sheet в начале — для быстрого выбора метода и подготовки к собеседованиям.
Никаких библиотек. Только логика, формулы и аргументация.
Cheat Sheet
Decision tree выбора метода, 10 вопросов интервьюера, красные флаги
Модуль 1. Почему causal сложно
Confounders, selection bias, SUTVA, interference — почему корреляция ≠ причинность
Модуль 2. Difference-in-Differences (DiD)
Parallel trends, event study, staggered adoption, кластеризация SE
3 упражнения · toy example
Модуль 3. Regression Discontinuity (RDD)
Sharp/fuzzy RDD, manipulation test, bandwidth robustness, локальный эффект
3 упражнения · toy example
Модуль 4. Synthetic Control
Синтетический контрфактуал, placebo tests, donor pool, permutation inference
2 упражнения · toy example
Модуль 5. Matching и PSM
CIA, balance diagnostics, sensitivity analysis, что matching НЕ решает
3 упражнения · toy example
Модуль 6. Instrumental Variables (IV)
3 условия валидности, LATE, слабые инструменты, 2SLS
2 упражнения · toy example
Модуль 7. Практика валидности
Placebo, falsification, sensitivity — арсенал проверок для любого метода
Модуль 8. Как «продавать» результат
Narrative, допущения, ограничения — структура защиты квазиэксперимента
Мини-кейсы
6 практических кейсов: маркетинг, маркетплейс, geo, финтех, ритейл, рекомендации