2. CausalTreeパッケージ
● Recursive Partitioning for Heterogeneous Causal Effects
● Susan AtheyとGuido Imbensの提案手法
● 機械学習のモデルを応用して、CATEを推定する。
○ 介入効果が別の要因で強弱がついているという想定
● 今回は機械学習の部分が決定木及びRandom Forestになっている。
3. GerberGreenImaiデータ
● Do Get-Out-the-Vote Calls Reduce Turnout? The Importance of Statistical
Methods for Field Experiments
● 上記の論文で使われたデータ
● Matchingパッケージの中に入ってる。