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designing-experiments

pymc-labs
Actualizado 29 days ago
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Diseñodesigndata

Acerca de

Esta habilidad ayuda a los desarrolladores a seleccionar el método cuasi-experimental correcto (DiD, ITS o SC) para inferencia causal basándose en la estructura de sus datos. Proporciona un marco de decisión claro que considera la presencia de un grupo de control y las dimensiones de unidad/tiempo del conjunto de datos. Úsala cuando tengas datos observacionales y no estés seguro de qué método analítico aplicar.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add pymc-labs/CausalPy -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/pymc-labs/CausalPy
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/pymc-labs/CausalPy.git ~/.claude/skills/designing-experiments

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Repositorio GitHub

pymc-labs/CausalPy
Ruta: .claude/skills/designing-experiments
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causal-inferencepymcquasi-experimentalquasi-experiments

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