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想知道什么是随机试验、回归、工具变量、断点回归和双重差分吗？想用最直观的语言描述缺省变量误差、错误计量误差、bad controls等等计量细节吗？想一周内掌握上述高阶研究方法和技术吗？读Mastering 'Metrics吧！一旦拥有，别无他求。
文笔真不错，比Mostly Harmless好读多了，还加了好多故事。每一章之前都有功夫quote，真不容易……TIL 第一个使用DID的人叫John Snow……Jon，你不是什么都不知道么！
比harmless要少一些技术的东西，以及mastering的意思是用功夫熊猫功夫梗和类比，真是太可爱了。
读过，可惜读不下去。像简化版的“mostly harmless econometrics”.
5- The book is very well written, introduces causal inference to the general public, and tells you by what most non-theoretical economists are occupied every day.
内容很清楚，非常适合本科生（或者不太熟悉计量的人）入门，例子都很好，还有经济学家的功夫笑话贯穿全书，喜欢。
计量经济学新手村通关...
极好的书。一开始几章反而是最难的，涉及很多数学和统计的基础知识，走得很慢。但是现在有 gemini 和 gpt 一起讲解，使得学习我最不会的 econometrics 也变得可能。书读到2/3的时候已经对 selection bias 这种事情变得非常敏感了。另外，书里其实有很多实验和我的肉身经历高度相关。比如，我想，任何一个祖国老中教育体系下的人估计都想过这样一个问题: 重点中学的超高清北985率到底是老师教的好，peer quality 带来的影响，还是重点中学的高分数线本来筛进来的已经是最好的那一批学生从而老师什么都不教他们也能自学上清北985？这本书里就讲了这个事，以及该如何做实验来验证这个事。类似的和生活相关的实验还有很多，都很有趣，其中涉及的统计方法确实是重塑了很多观念
A&P两位大神的文笔真是好~
本学期reading group指定读物，感觉像是一本游戏新手教程，生动诙谐通俗易懂，简直感人。
A gateway to THE Mostly Harmless book
a very helpful handbook
文字都看懂了 公式就
挺有意思的关于causal effect 一本书，虽然简短，但是有些地方还是很deep,需要反过头来好好想一想的，当多读一遍后，会发现理解又上了一个层次。下一步肯定要读Most harmless那本的。
怎么说呢，有点像简化版的MHE，但该有的东西基本应有尽有。RED、工具变量、DID、断点回归等等理论都有所涉及，对于普通人搞实证研究而言绝对够用了。作者Angrist去年刚得到诺奖，很多研究实例举得都挺前沿的，很棒的教材。
Causal inference的书里 这本讲的最清楚 例子非常翔实 语言非常平实
很棒的介绍，可读性特别强。causal inference和econometrics的入门书。对于政治科学和量化社会学可以说是读完就可以上手了。
又读了一遍当年把我从经济嚯嚯去学统计的书，看自己以前划的线都是什么东西啊😂😂😂看书的时候满脑子都是去年读的causal inference h讲iv的那章全篇都在批iv🤣给五分致敬一下 感觉这本书的难度已经满足不了我的需求了🥲
大师就是大师
可も不可もなく、とても普通。作为计量经济学一般教养类书籍，此书强调了两点，一是作为比较的ceteris paribus的重要性。二是违背这一假定的selection bias。当然，学过基本计量经济学的学生都知道，计量经济学或者除此之外的多变量解析所关心的问题比这些大得多。虽然causal inference始终是社会科学最重要的问题之一。此书覆盖的内容，除去断点回归式，其实Wooldridge的教程大部分也已经涉及。并且更加专业化一点。学习计量，根本来说，还是要打好统计学，线性代数的基础同时，广泛地学习各种类型的手法才好。
> Mastering 'Metrics
13 有用 小实 2014-12-30 23:16:08
想知道什么是随机试验、回归、工具变量、断点回归和双重差分吗？想用最直观的语言描述缺省变量误差、错误计量误差、bad controls等等计量细节吗？想一周内掌握上述高阶研究方法和技术吗？读Mastering 'Metrics吧！一旦拥有，别无他求。
9 有用 Miss Coconut 2016-04-12 09:44:09
文笔真不错，比Mostly Harmless好读多了，还加了好多故事。每一章之前都有功夫quote，真不容易……TIL 第一个使用DID的人叫John Snow……Jon，你不是什么都不知道么！
4 有用 Axé 2019-11-12 05:00:17
比harmless要少一些技术的东西，以及mastering的意思是用功夫熊猫功夫梗和类比，真是太可爱了。
3 有用 但說風月 2015-09-09 03:56:37
读过，可惜读不下去。像简化版的“mostly harmless econometrics”.
2 有用 [已注销] 2016-06-01 14:10:46
5- The book is very well written, introduces causal inference to the general public, and tells you by what most non-theoretical economists are occupied every day.
0 有用 Ann 2020-10-10 01:14:55
内容很清楚，非常适合本科生（或者不太熟悉计量的人）入门，例子都很好，还有经济学家的功夫笑话贯穿全书，喜欢。
1 有用 Ber 2017-03-04 00:11:52
计量经济学新手村通关...
1 有用 Leibniz蛋卷 2025-08-18 21:35:33 英国
极好的书。一开始几章反而是最难的，涉及很多数学和统计的基础知识，走得很慢。但是现在有 gemini 和 gpt 一起讲解，使得学习我最不会的 econometrics 也变得可能。书读到2/3的时候已经对 selection bias 这种事情变得非常敏感了。另外，书里其实有很多实验和我的肉身经历高度相关。比如，我想，任何一个祖国老中教育体系下的人估计都想过这样一个问题: 重点中学的超高清北985率到底是老师教的好，peer quality 带来的影响，还是重点中学的高分数线本来筛进来的已经是最好的那一批学生从而老师什么都不教他们也能自学上清北985？这本书里就讲了这个事，以及该如何做实验来验证这个事。类似的和生活相关的实验还有很多，都很有趣，其中涉及的统计方法确实是重塑了很多观念
0 有用 海森兔 2016-03-10 02:39:53
A&P两位大神的文笔真是好~
0 有用 大朵绵₌₃ 2019-12-10 14:19:36
本学期reading group指定读物，感觉像是一本游戏新手教程，生动诙谐通俗易懂，简直感人。
0 有用 BlaCk 2018-04-08 00:15:53
A gateway to THE Mostly Harmless book
0 有用 莱布尼糍 2019-07-28 04:31:20
a very helpful handbook
0 有用 Rich 2022-02-08 06:18:00
文字都看懂了 公式就
0 有用 John-risktaker 2021-11-28 12:47:29
挺有意思的关于causal effect 一本书，虽然简短，但是有些地方还是很deep,需要反过头来好好想一想的，当多读一遍后，会发现理解又上了一个层次。下一步肯定要读Most harmless那本的。
0 有用 oukanan 2022-01-15 19:22:15
怎么说呢，有点像简化版的MHE，但该有的东西基本应有尽有。RED、工具变量、DID、断点回归等等理论都有所涉及，对于普通人搞实证研究而言绝对够用了。作者Angrist去年刚得到诺奖，很多研究实例举得都挺前沿的，很棒的教材。
0 有用 二等公民 2022-04-19 12:30:23
Causal inference的书里 这本讲的最清楚 例子非常翔实 语言非常平实
0 有用 633 2023-11-25 22:05:03 英国
很棒的介绍，可读性特别强。causal inference和econometrics的入门书。对于政治科学和量化社会学可以说是读完就可以上手了。
0 有用 克洛伊木马 2023-02-22 03:00:50 美国
又读了一遍当年把我从经济嚯嚯去学统计的书，看自己以前划的线都是什么东西啊😂😂😂看书的时候满脑子都是去年读的causal inference h讲iv的那章全篇都在批iv🤣给五分致敬一下 感觉这本书的难度已经满足不了我的需求了🥲
0 有用 Madao 2022-10-13 20:40:57 山东
大师就是大师
0 有用 YangWSD 2023-04-11 09:42:57 广东
可も不可もなく、とても普通。作为计量经济学一般教养类书籍，此书强调了两点，一是作为比较的ceteris paribus的重要性。二是违背这一假定的selection bias。当然，学过基本计量经济学的学生都知道，计量经济学或者除此之外的多变量解析所关心的问题比这些大得多。虽然causal inference始终是社会科学最重要的问题之一。此书覆盖的内容，除去断点回归式，其实Wooldridge的教程大部分也已经涉及。并且更加专业化一点。学习计量，根本来说，还是要打好统计学，线性代数的基础同时，广泛地学习各种类型的手法才好。