软件应用 | 用 R 语言做因果推断？你少不了这些包
因果推断（Causal Inference）的新兴研究范式从有效识别变量间因果关系开始兴起。世上万事万物，有因就有果，有果必有因。数据科学家们曾尝试各种“实验设计”，对潜在结果进行建模，使数据呈现因果效应。这其中也包括计量经济学家们，他们用引入反事实理论框架来定义因果，用随机化实验的思想去识别因果, 用断点回归（RDD）、双重差分（DID）、倾向值匹配（PSM）等方法求得因果关系的净效应。 R语言中，有很多包支持我们做因果推断分析。 本期，我们再次从R官网出发，梳理出涉及因果推断的程序包，也部分列出断点回归、双重差分相关程序包等等。 因果推断 Causal Inference 1）bcf包：适用于贝叶斯回归树模型的因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/bcf/index.html 2）causalweight包：基于逆概率加权的因果推理估计方法，适用于估算因果中介中的平均治疗效果、直接和间接效果的方法； https://cloud.r-project.org/web/packages/causalweight/index.html 3）CausalImpact包：基于贝叶斯结构时序模型的因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/CausalImpact/index.html 4）cin包：神经科学的因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/cin/index.html 5）cit包：因果推断检验，一种基于可能性假设检验方法； https://cloud.r-project.org/web/packages/cit/index.html 6）CMatching包：用聚类数据进行因果推断的匹配算法； https://cloud.r-project.org/web/packages/CMatching/index.html 7）FLAME包：一种快速大规模近乎精准匹配的因果推断方法； https://cloud.r-project.org/web/packages/FLAME/index.html 8）inferference包：存在干扰的因果推断方法； https://cloud.r-project.org/web/packages/inferference/index.html 9）iWeigReg包：因果推断和数据缺失问题的改进方法； https://cloud.r-project.org/web/packages/iWeigReg/index.html 10）konfound包：量化因果推断的稳健性； https://cloud.r-project.org/web/packages/konfound/index.html 11）MatchIt包：参数因果推断的非参预处理，包括倾向得分匹配； https://cloud.r-project.org/web/packages/MatchIt/index.html 12）MatchLinReg包：结合匹配和线性回归进行因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/MatchLinReg/index.html 13）mwa包：时空事件数据中的因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/mwa/index.html 14）noncompliance包：二元工具变量模型下存在处理不依从的因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/noncompliance/index.html 15）pcalg包：绘图模型和因果推断方法； https://cloud.r-project.org/web/packages/pcalg/index.html 16）qtlnet包：QTL网络的因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/qtlnet/index.html 17）qualCI包：关于结果定性和有序信息的因果推断； https://cloud.r-project.org/web/packages/qualCI/index.html 18）RISCA包：基于队列分析中的因果推断和预测； https://cloud.r-project.org/web/packages/RISCA/index.html 19）sbw包：平衡性权重的因果推断和非完整数据的结果评估； https://cloud.r-project.org/web/packages/sbw/index.html 20）simcausal包：使用因果推理应用程序模拟纵向数据； https://cloud.r-project.org/web/packages/simcausal/index.html 21）wfe包：因果推理的加权线性固定效应回归模型，包括分层随机实验、双重差分等。 https://cloud.r-project.org/web/packages/wfe/index.html 断点回归 Regression Discontinuity Designs 1）rdd包：断点回归估计； https://cloud.r-project.org/web/packages/rdd/index.html 2）rddapp包：断点回归设计应用； https://cloud.r-project.org/web/packages/rddapp/index.html 3）rddensity包：基于密度间断的操纵检验； https://cloud.r-project.org/web/packages/rddensity/index.html 4）rddtools包：断点回归设计工具箱； https://cloud.r-project.org/web/packages/rddtools/index.html 5）rdrobust包：断点回归设计中可靠的数据驱动统计推断。 https://cloud.r-project.org/web/packages/rdrobust/index.html 双重差分 Difference in Differences 1）did包：多个时期和组的处理效果，一种差分方法； https://cloud.r-project.org/web/packages/did/index.html 2）pampe包：比较干预影响和非干预影响，来评估干预效果； https://cloud.r-project.org/web/packages/pampe/index.html 3）ATE包：使用平衡协变量推断平均处理效应。 https://cloud.r-project.org/web/packages/ATE/index.html 注：以上涉及因果推断的R语言包可能未穷尽列出，有兴趣者请关注R语言官网获取更多内容。