Привет, товарищи-статистики!

На днях вышла статья коллег из X5: “Diff-in-diff: жизнь за пределами идеального эксперимента”, о том, как метод Diff-in-Diff помогает бороться со смещенным отбором (selection bias). Крайне рекомендую к прочтению, так как написано со всеми необходимыми вводными и, - что я очень люблю, - интуицией метода. А так как метод использует линейные модели, то ребята наглядно (что тоже люблю) показали, что будет, если не учитывать смещение отбора или/и тренд как со стороны оценки эффекта, так и со стороны ошибок 1-го рода.

Единственное, что я добавлю от себя, это попробую чуть больше рассказать про ковариационную матрицу в контексте гомоскедастичности ошибок регрессии, чтобы постараться сделать статью нагляднее (при всем уважении к ребятам).

Читать далее про ковариационную матрицу.