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加州大学伯克利分校统计系的Peng Ding副教授，凭借其开设七年的因果推断课程的丰富教学经验，精心编写并出版了一部关于因果推断的教材，名为《因果推断第一课》(A First Course in Causal Inference)。
在过去的十年中，因果推断以其在生物医学研究、社会科学、人工智能等众多领域的广泛应用，迅速崛起成为学术界和业界关注的焦点。这本教材汇集了作者在加州大学伯克利分校七年来教授因果推断课程的深厚积累，仅要求读者掌握基础的概率论、统计推断以及线性回归和logistic回归的相关知识。考虑到读者对因果推断可能知之甚少，本书在附录中对概率和统计学的基础知识进行了详尽的梳理和回顾。书中从统计学的角度切入，深入讲解因果推断的理论和方法，并融入了计量经济学的丰富案例与实际应用。这本书非常适合作为高级本科生或研究生的因果推断课程教材，同时也适用于统计学的研究生和博士生课程。当然，对于当前的社科学者而言，这本书籍也有一定的缺陷，缺少了DID、RDD、SCM等主流的因果推断方法介绍，毕竟它是统计系教授编写的。*文后附上了很多之前推荐的因果推断书籍，有兴趣的学者可以自行查看。但这本书籍对里面因果推断框架及背后思想逻辑的介绍，是非常有力量的。这本教材自问世以来，便受到了众多社会科学家和统计学家的高度评价。例如：
University of Minneapolis)的 Bryan Dowd 教授评述："本书以统计学家的视角深入探讨了因果推断问题。它不仅对观测数据中的因果推断统计悖论进行了宝贵的梳理，还将这些悖论与Pearl的有向无环图（DAG）巧妙地联系起来。在我所阅读过的关于匹配方法的文献中，这本书无疑是最为出色的。书中还特别提供了R语言代码，这无疑为读者理解与应用提供了极大的便利。此书非常适合作为统计学高级本科及硕士课程的入门教材，其价值远超于此。"The Ohio State University的 Eben Kenah 教授评述："由Peng Ding所著的《因果推断入门课程》出自领域权威之手，其技术深度使其在众多因果推断教材中独树一帜。对于具备扎实数学和统计学基础的公共卫生、医学和社会科学领域的学生与研究人员而言，本书无疑是一份宝贵的资源。书中的练习引导读者深入理解关键概念，附录部分对关键的数学和统计概念进行了精炼回顾，而书中精心编写的R代码，更是将理论转化为实践的得力助手。"Syracuse University Maxwell 公共事务学院的 Hugo Jales 教授评述："Ding教授在本书中完成了一项令人钦佩的工作——对因果推断进行了清晰、精确且详尽的阐释。这本书是任何对该主题感兴趣的读者的必备读物。我强烈推荐此书。"
这本教材的练习题所需的数据和R代码已在Harvard Dataverse平台上公开，方便读者下载和使用：https://github.com/apoorvalal/ding_causalInference_python?continueFlag=ec2eaf0d6252752ec40a0a3ed71bc715此外，书中还提供了相应的Python代码，以满足不同编程语言偏好的读者需求：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/ZX3VEV&continueFlag=ec2eaf0d6252752ec40a0a3ed71bc715书籍目录如下：
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