大湾学部ゼミ TA セッションの資料です．
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初回までに提出の事前課題があります． 事前課題はこちら．
事前課題の模範解答（解説付き！）はこちら． （3 期生の渡邊さんありがとうございます．）
| No. | トピック | 予習 | スライド | 問題集 | 問題集の解答例 | その他資料 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | イントロダクション | [Ch.1] [Ch.2] |
[HTML] [PDF] |
[HTML] | 準備中 | - |
| 2 | Directed Acyclic Graphs (Ch. 3) | [Ch.3] | [PDF] | [PDF] | [PDF] | - |
| 3 | Potential Outcomes Causal Model (Ch. 4) | [Ch.4] | [PPTX] [PDF] |
[PDF1] [PDF2] |
[PDF] | [CSV] [R] |
| 4 | Matching and Subclassification (Ch. 5) | [Ch.5] | [PDF] | [PDF] | 準備中 | [ZIP] |
| 5 | Instrumental Variables (Ch. 7) | [Ch.7] | [PDF1] [PDF2] [補足] |
準備中 | 準備中 | [HTML] |
| 7 | Panel Data (Ch. 8) | [Ch.8] | [PDF1] [PDF2] |
[HTML] | 準備中 | - |
| 8 | Difference-in-Differences (Ch. 9) | [Ch.9] | [PDF] | 準備中 | 準備中 | - |
| 9 | 離散選択モデル入門 | 準備中 | [PDF] | 準備中 | 準備中 | - |
| 10 | アンケートデータの使い方：変数の次元縮約など | 準備中 | 準備中 | 準備中 | 準備中 | - |
Github が markdown 上で数式をレンダリングできるようになったらしい．
\[\max \quad U(x_1, x_2) \quad \text{s.t. } Y = p_1 x_1 + p_2 x_2.\]ほんとだ！
\[\log(wage) = \beta_0 + \beta_1 educ + \varepsilon.\]すごい！