<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:small"><div style="font-size:12.800000190734863px">Dear all,</div><div style="font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="font-size:12.800000190734863px">
We hope you can join us this Wednesday, April 10, 2013 from 12-1.30pm for the Applied Statistics Workshop in CGIS Knafel 354. <a href="http://www.people.fas.harvard.edu/~plam/">Patrick Lam</a>, a Ph.D. candidate from the Department of Government at Harvard University, will give a presentation entitled &quot;Estimating Individual Causal Effects&quot;. A light lunch will be served at 12 pm and the talk will begin at 12.15.</div>
<div style="font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="font-size:12.800000190734863px">Abstract:</div><blockquote class="gmail_quote" style="font-size:12.800000190734863px;padding-left:1ex;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px">
The literature on causal inference has focused primarily on estimating average treatment effects, which aggregate over many individual effects. However, this aggregation often misses treatment effect heterogeneity, which may be of extreme importance. In addition, researchers often estimate average effects but their real quantity of interest is individual effects. In this paper, I develop methods to estimate individual causal effects based on commonly used matching procedures. I show that predictive mean matching performs the best in imputing missing potential outcomes to estimate the individual effects. I then demonstrate the flexibility of estimating individual causal effects and how they can be used to explore questions of interest, recover any other causal quantity, and be adapted to more complicated data structures. I conclude with empirical examples from political science.</blockquote>
<div style="font-size:12.800000190734863px"> </div><div style="font-size:12.800000190734863px">An up-to-date schedule for the workshop is available at <a href="http://events.iq.harvard.edu/events/node/1208" target="_blank">http://events.iq.harvard.edu/events/node/1208</a>.</div>
<div style="font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="font-size:12.800000190734863px">Best,</div><div style="font-size:12.800000190734863px">Konstantin</div></div><div><br></div>-- <br><font face="garamond, serif">Konstantin Kashin<br>
Ph.D. Candidate in Government<br>Harvard University<br><br>Mobile: 978-844-0538<br>E-mail: <a href="mailto:kkashin@fas.harvard.edu" target="_blank">kkashin@fas.harvard.edu</a><br>Site: <a href="http://people.fas.harvard.edu/%7Ekkashin/" target="_blank">http://www.konstantinkashin.com/</a></font><br>

</div>