13장 DID 오타 발견 about causal-inference-with-python HOT 2 CLOSED

안녕하세요, E[Y_{0}(0)|D=1]이 맞다고 생각됩니다. 우리가 관측하지 못하는 반사실(counterfactual)는 E[Y_{0}(1)|D=1]: 처치를 한 도시의 처치를 하지 않았을 때, 시간이 경과된 결과이기 때문입니다. 따라서 E[Y_{0}(1)|D=1] = E[Y_{0}(0)|D=1] + (E[Y_{0}(1)|D=0] - E[Y_{0}(0)|D=0])로 추정을 한다고 이해했습니다. 말씀하신 평행 추세 가정은 뒤의 (E[Y_{0}(1)|D=0] - E[Y_{0}(0)|D=0])이 원래는 (E[Y_{0}(1)|D=1] - E[Y_{0}(0)|D=1]) 이어야하지만 두 값이 동일하므로 대체했다고 보았습니다. 혹시 잘못된 부분이 있으면 의견 부탁드립니다.

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확인해보고 말씀드리겠습니다!

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