Fundamentals of Causal Inference: With R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) - Tapa dura
Sinopsis
Explains and relates different methods of confounding adjustment in terms of potential outcomes and graphical models, including standardization, difference-in-differences estimation, the front-door method, instrumental variables estimation, and propensity score methods.
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Acerca del autor
Babette A. Brumback is Professor and Associate Chair for Education in the Department of Biostatistics at the University of Florida; she won the department’s Outstanding Teacher Award for 2020-2021. A Fellow of the American Statistical Association, she has researched and applied methods for causal inference since 1998, specializing in methods for time-dependent confounding, complex survey samples and clustered data.
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Fundamentals of Causal Inference (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Publicado por
Chapman and Hall/CRC (edition 1), 2021
ISBN 10: 0367705052
ISBN 13: 9780367705053
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Fundamentals of Causal Inference : With R
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Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10: 0367705052
ISBN 13: 9780367705053
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Fundamentals of Causal Inference : With R
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Fundamentals of Causal Inference (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Taylor & Francis Group, 2021
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ISBN 13: 9780367705053
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Fundamentals of Causal Inference (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10: 0367705052
ISBN 13: 9780367705053
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Fundamentals of Causal Inference: With R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Chapman and Hall/CRC 2021-11-10, 2021
ISBN 10: 0367705052
ISBN 13: 9780367705053
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Fundamentals of Causal Inference (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Taylor & Francis Group, 2021
ISBN 10: 0367705052
ISBN 13: 9780367705053
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