METODI PER L'INFERENZA CAUSALE

Obiettivi formativi

Obiettivo formativo dell’insegnamento è l'apprendimento da parte degli studenti dei principali metodi statistici utilizzati per l’inferenza causale. Ossia, come rispondere a domande di ricerca circa l’impatto di determinate cause su di un particolare effetto. Conoscenza e capacità di comprensione Alla fine del corso gli studenti conoscono e comprendono i principali metodi per l'inferenza causale. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Gli studenti apprendono come applicare i principali metodi per l’inferenza causale anche attraverso l’uso di software statistici. Autonomia di giudizio La discussione dei vari metodi, anche con lavori di gruppo, fornisce agli studenti le capacità necessarie per analizzare criticamente, ed in autonomia, situazioni reali. Abilità comunicativa Gli studenti acquisiscono gli elementi di base per ragionare, e far ragionare, in termini quantitativi su problemi di inferenza causale. Tali abilità saranno ulteriormente sviluppate mediante lavori di gruppo su dati reali. Capacità di apprendimento Gli studenti che superano l’esame sono in grado di applicare i metodi appresi in diversi contesti applicativi.

Canale 1
ROBERTO ROCCI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Settimana Argomento 1-2 Definizioni di base, ipotesi ed esperimenti randomizzati 3-4 Identificazione e stima non parametrica 5 Selezione su osservabili: Matching, Regressione e Propensity Score 6 Selezione su non osservabili: Non-Parametric IV ed Equazioni Strutturali 7 Stima Difference-in-Differences: selezione su osservabili e non osservabili 8 Regression Discontinuity
Prerequisiti
Non ci sono esami propedeutici. E' necessario però conoscere i fondamenti dell'analisi matematica, del calcolo delle probabilità e della statistica descrittiva ed inferenziale (modello lineare generale incluso).
Testi di riferimento
- FRÖLICH M., SPERLICH S.(2019). Impact Evaluation.Treatment Effects and Causal Analysis. New York: Cambridge University Press. - Cunningham, S. (2021). Causal Inference: The Mixtape. Yale University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctv1c29t27
Modalità insegnamento
Didattica in presenza se possibile. Lezioni teoriche, discussioni di esercizi e casi reali.
Frequenza
La partecipazione alle lezioni è fortemente consigliata.
Modalità di esame
L'esame finale consiste in una prova scritta con esercizi e domande teoriche, a risposta chiusa e aperta, (80%) ed una prova orale (20%). Durante il corso ci saranno delle prove intermedie facoltative che esonerano dalla prova scritta dell'esame finale.
Bibliografia
- IMBENS G. W., RUBIN D. B. (2015). Causal inference for statistics, social, biomedical sciences: An introduction. New York: Cambridge University Press. - Scott Cunningham (2023). Causal Inference: The Mixtape. https://www.scunning.com/mixtape.html
Modalità di erogazione
Didattica in presenza se possibile. Lezioni teoriche, discussioni di esercizi e casi reali.
  • Codice insegnamento10612088
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoScienze statistiche - Statistical Sciences
  • CurriculumData analytics
  • Anno2º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDSECS-S/01
  • CFU9
  • Ambito disciplinareStatistico