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Causal Inference in Statistics: A Primer - Couverture souple

 
9781119186847: Causal Inference in Statistics: A Primer

Synopsis

CAUSAL INFERENCE IN STATISTICS

A Primer

Causality is central to the understanding and use of data. Without an understanding of cause-effect relationships, we cannot use data to answer questions as basic as "Does this treatment harm or help patients?" But though hundreds of introductory texts are available on statistical methods of data analysis, until now, no beginner-level book has been written about the exploding arsenal of methods that can tease causal information from data.

Causal Inference in Statistics fills that gap. Using simple examples and plain language, the book lays out how to define causal parameters; the assumptions necessary to estimate causal parameters in a variety of situations; how to express those assumptions mathematically; whether those assumptions have testable implications; how to predict the effects of interventions; and how to reason counterfactually. These are the foundational tools that any student of statistics needs to acquire in order to use statistical methods to answer causal questions of interest.

This book is accessible to anyone with an interest in interpreting data, from undergraduates, professors, researchers, or to the interested layperson. Examples are drawn from a wide variety of fields, including medicine, public policy, and law; a brief introduction to probability and statistics is provided for the uninitiated; and each chapter comes with study questions to reinforce the readers understanding.

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À propos de l?auteur

Judea Pearl, Computer Science and Statistics, University of California, Los Angeles, USA.

Madelyn Glymour, Philosophy, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA.

Nicholas P. Jewell, Biostatistics and Statistics, University of California, Berkeley, USA.

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  • ÉditeurWiley
  • Date d'édition2016
  • ISBN 10 1119186846
  • ISBN 13 9781119186847
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages160
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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Etat : New. Causal Inference in Statistics: A Primer Judea Pearl, Computer Science and Statistics, University of California Los Angeles, USA Madelyn Glymour, Philosophy, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA and Nicholas P. Num Pages: 150 pages. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 244 x 170. . . 2016. 1st Edition. Paperback. . . . . N° de réf. du vendeur V9781119186847

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Etat : New. Judea Pearl is Professor of Computer cience and Statistics at the University of California, Los Angeles, where he directs the Cognitive Systems Laboratory and conducts research in arti- ficial intelligence, causal inference and philosophy of science. He is . N° de réf. du vendeur 394869475

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Many of the concepts and terminology surrounding modern causal inference can be quite intimidating to the novice. Judea Pearl presents a book ideal for beginners in statistics, providing a comprehensive introduction to the field of causality. Examples from classical statistics are presented throughout to demonstrate the need for causality in resolving decision-making dilemmas posed by data. Causal methods are also compared to traditional statistical methods, whilst questions are provided at the end of each section to aid student learning. N° de réf. du vendeur 9781119186847

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