Chapitre 9 — Le double machine learning

Calculatrice interactive — Inférence causale

Orthogonalisation par groupes (Frisch-Waugh non paramétrique)

Une ligne par observation, au format "X,T,Y" (X = étiquette de groupe quelconque, T = 0 ou 1).

Rappels : $\hat g(X)=E[Y\mid X]$, $\hat m(X)=E[T\mid X]$ (ici estimés par simples moyennes de groupe) ; résidus $\tilde Y=Y-\hat g(X)$, $\tilde T=T-\hat m(X)$ ; $\hat\tau=\dfrac{\sum_i \tilde T_i\tilde Y_i}{\sum_i \tilde T_i^2}$ ; en pratique, $\hat g$ et $\hat m$ doivent être estimés par fractionnement croisé (sur un bloc différent de celui où les résidus sont calculés) pour éviter le biais de sur-ajustement.