Produktbild: Impact Evaluation in Firms and Organizations

Impact Evaluation in Firms and Organizations With Applications in R and Python

47,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.08.2025

Verlag

MIT Press

Seitenzahl

160

Maße (L/B/H)

23/17,5/2,4 cm

Gewicht

369 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-262-55292-9

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.08.2025

Verlag

MIT Press

Seitenzahl

160

Maße (L/B/H)

23/17,5/2,4 cm

Gewicht

369 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-262-55292-9

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

Die Leseprobe wird geladen.
  • Produktbild: Impact Evaluation in Firms and Organizations
  • 1 Introduction
    2 Basics of impact evaluation
    2.1 The fundamental problem of impact evaluation
    2.2 Analyzing the impact: characterization and assessment
    2.3 The problem of comparing apples to oranges
    3 Experiments (A/B testing)
    3.1 Comparing apples to apples
    3.2 Behavioral assumptions and methods for analyzing experiments
    3.3 Multiple interventions
    3.4 Use cases in R
    3.5 Use cases in Python
    4 Selection on observables: aim to compare apples with apples
    4.1 Making groups comparable in observed characteristics
    4.2 Behavioral assumptions
    4.3 Methods for impact evaluation
    4.4 Use cases in R
    4.5 Use cases in Python
    5 Causal machine learning
    5.1 Motivating causal machine learning
    5.2 Elements of causal machine learning
    5.3 A brief introduction to several machine learning algorithms
    5.4 Effect heterogeneity and optimal policy learning
    5.5 Use cases in R
    5.6 Use cases in Python
    6 Instrumental variables
    6.1 Instruments and complier effects
    6.2 Behavioral assumptions
    6.3 Use cases in R
    7 Use cases in Python
    8 Regression discontinuity designs
    8.1 Sharp and fuzzy regression discontinuity designs
    8.2 Behavioral assumptions and methods
    8.3 Use cases in R
    8.4 Use cases in Python
    9 Difference-in-Differences
    9.1 Difference-in-Differences and the impact in the treatment group
    9.2 Behavioral assumptions and extensions
    9.3 Use cases in R
    9.4 Use cases in Python
    10 Synthetic controls
    10.1 Impact evaluation when a single unit receives the intervention
    10.2 Behavioral assumptions and variants
    10.3 Use cases in R
    11 Use cases in Python
    12 Conclusion