因果数据：因果推理教科书的示例数据集

运行示例的示例数据集因果推理教科书中的问题。当前，包含数据为亨廷顿·克莱因（Huntington-Klein，Nick）（2021）《效果》（The Effect）拍摄<https://theeffectbook.net>,斯科特·坎宁安（2021，ISBN-13:978-0-300-25168-5）“因果推断：混合带”，以及Hernán、Miguel和James Robins（2020）《因果推断：假设情况》<https://www.hsph.harvard.edu/miguel-hernan/causal-reference-book网站/>.

版本：	0.1.3
取决于：	R（≥2.10）
进口：	易怒的
出版：	2021-12-01
内政部：	10.32614/CRAN.包装.causaldata
作者：	尼克·亨廷顿·克莱恩[aut，cre]，马尔科姆·巴雷特[自动]
维护人员：	尼克·亨廷顿·克莱因（Nick Huntington Klein）
错误报告：	https://github.com/NickCH-K/causaldata/issues网站
许可证：	麻省理工学院+文件许可证
网址：	https://github.com/NickCH-K/causaldata网站
需要编译：	不
材料：	新闻
在视图中：	因果推理
CRAN检查：	causaldata结果

文档：

参考手册：

causaldata.pdf文件

下载内容：

包源：	原因数据_0.1.3.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：causaldata_0.1.3.zip，r版本：原因数据_0.1.3.zip，r-oldrel：causaldata_0.1.3.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：因果数据0.1.3.tgz，r-oldrel（arm64）：因果数据0.1.3.tgz，r-release（x86_64）：因果数据0.1.3.tgz，r-oldrel（x86_64）：因果数据0.1.3.tgz
旧来源：	causaldata存档

反向依赖关系：

反向进口：	因果模型
反向建议：	联合VIP,边缘效应

链接：

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