O que tenho estudado — Causalidade


Para o blog não passar novembro em branco — o que tenho estudado e algumas referências.

Em causalidade acredito que essas sejam as referências básicas:

Morgan & Winship;
Imbens & Rubin;
Pearl, Glymour & Jewell;
Pearl.

Esses livros são muito mais do que suficiente para você começar no assunto. O mais amigável e completo para iniciantes é Morgan & Winship. Imbens & Rubin também é muito bom, mas peca por ignorar DAGs. Se for para ler apenas um, escolha um desses dois. Pearl, Glymour & Jewell é uma versão light e curta a nível de graduação —acabou de ser lançada. Gostei, mas como o livro diz, é um primer. Pearl é mais denso e se você nunca viu DAG antes não comece por ele. Depois, entretanto, não deixe de ler.

Já tinha batido no livro do Wooldridge uma vez por não tratar mais claramente dos problemas de specification searches e multiple testing, que na prática é o que é feito no dia-a-dia do econometrista. Agora vale a pena bater de novo por conta da causalidade (mas é claro que esse problema não é só do Wooldridge, uso ele apenas como um exemplo em geral). Faz algum tempo que estou convencido de que é uma péssima prática ensinar estatística para cientistas sociais sem prover algum framework adequado para se falar de causalidade — e quando falo de framework adequado, não digo tricks para identificar efeitos causais como variáveis instrumentais ou regression discontinuity designs. Falo de um ferramental para ajudar o pesquisador a pensar rigorosamente e claramente sobre o assunto.

Depois vou tentar falar um pouco sobre o que tenho estudado em algoritmos, estatística computacional, pesquisa amostral e probabilidade nesse último trimestre.

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