Stataで行う条件付き平均処置効果モデルウェビナー

条件付き平均処置効果モデルは、因果効果の分析における全体的な処置効果の推定を超えて、個別およびグループ固有の処置効果を推定できます。
このウェビナーでは、Stataで行う条件付き平均処置効果モデルについて解説します。

条件付き平均処置効果モデル(conditional average treatment effect: CATE)とは、因果効果の分析における全体的な処置効果の推定を超えて、個別およびグループ固有の処置効果を推定できます。

本ウェビナーは、次のように構成されます。

1. CATEの概要
条件付き平均処置効果モデルとは何か、CATEを利用することの利点とは、といった分析のための基礎的な知識を簡単にご説明します。

2. モデル推定
実際にStataを使用して、CATEの推定します。IATE、GATE、GATESの各種処置効果の推定から処置割り付けの検証までを実演します。

3. まとめ
ウェビナーでお話した内容を簡単にまとめます。

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2026年7月28日(火) 15:00～16:00

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