Cours

Statistiques causales pour les modèles d'effet de traitement

Enseignement assuré par M. Gurgand

L’objectif de ce cours est de former les étudiantes et étudiants aux méthodes statistiques permettant d’estimer des relations causales, à l’aide d’expériences randomisées ou de quasi-expériences. Ces méthodes consistent soit à mettre en œuvre des protocoles expérimentaux contrôlés, soit à exploiter des données statistiques pour tirer parti d’expériences « naturelles » ou d’événements sociaux, économiques ou institutionnels qui, sous certaines hypothèses, produisent une exposition différenciée au traitement selon les populations, rendant plausible une interprétation causale.

Les principaux chapitres sont :

  1. Modèles causaux de Rubin et essais contrôlés randomisés
  2. Conformité imparfaite
  3. Variables instrumentales et LATE
  4. Différences de différences
  5. Régression sur discontinuité
  6. Inférence fondée sur le plan d’expérience
  7. Plans expérimentaux
  8. Introduction à l’apprentissage automatique pour les modèles causaux
  9. Sujets divers

L’évaluation reposera sur des quiz remplis régulièrement avant ou pendant les cours et sur un examen final.