목차수정

Author: 김시은

book/ate/did.ipynb

@@ -3765,7 +3765,7 @@
    "id": "0b985fca",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "#### 3.9 DML을 이용한 DID\n",
+    "### 4. DML을 이용한 DID\n",
     "\n",
     "- 공변량과 결과 변수, 공변량과 처치 변수 간의 복잡한 비선형 관계를 머신러닝 모델로 예측한 후, 이 잔차(residuals)를 사용하여 DiD 효과를 추정하는 방법입니다.\n",
     "- 고차원적인 공변량을 유연하게 처리하고, 머신러닝의 예측력을 활용하여 잠재적인 편향을 줄입니다. 특히 이질적인 처치 효과를 다루는 데 강점이 있습니다.\n",