[1707.02641] Automated versus do-it-yourself methods for causal inference: Lessons learned from a data analysis competition Atlantic Causal Inference Conference 2016の結果をまとめた論文. このコンペはstrong ignorabilityを仮定したシチュエーションにおいて,線形・非線形の77種のdata generating process (DGP)を仮定し,各々のDGPについて100回ずつn=250 or 500のdatasetを生成した計7700個のデータセットで因果推論を行うコンペ.20個のデータセットが提示されて試行錯誤できるdo-it-yourselfセクションと,手法を提出して7700個のデータセット上で評価され