Causal Inference in Statistics
Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell, Judea Pearl
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley and Sons Inc, US, 2016
- Tapa blanda
- Nuevo
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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.…
N° de ref. del artículo LU-9781119186847
- Título
- Causal Inference in Statistics
- Autor
- Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell, Judea Pearl
- Editorial
- John Wiley and Sons Inc, US
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1119186846
- ISBN 13
- 9781119186847
- Peso del artículo
- 290 gramos
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
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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