![[Recenzja] Causal Inference (Paul R. Rosenbaum) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2540905/c1a-085k3-wwnx62zvsrok-kdguwv.jpg)
Show Notes
Causal Inference (Paul R. Rosenbaum)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0262545195?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Causal-Inference-Paul-R-Rosenbaum.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/causal-inference-mit-press-essential-knowledge/id1691609097?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Causal+Inference+Paul+R+Rosenbaum+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/0262545195/
#wnioskowanieprzyczynowe #błądselekcjiwbadaniachobserwacyjnych #propensityscore #analizawrażliwości #quasieksperymenty #CausalInference
Causal Inference Paula R. Rosenbauma to krótki, ale treściwy wstęp do wnioskowania przyczynowego, czyli do tego, jak wyciągać wiarygodne wnioski o skutkach działań na podstawie danych. Książka należy do serii MIT Press Essential Knowledge, więc ma charakter zwięzłego przewodnika po podstawach, a nie podręcznika pełnego formalnych dowodów. Rosenbaum pisze jako jeden z najważniejszych badaczy badań obserwacyjnych, dlatego szczególną uwagę poświęca problemowi błędu w przypisaniu leczenia, selekcji i ukrytego zakłócenia. Autor pokazuje, że w wielu dziedzinach, od medycyny i epidemiologii po ekonomię, biznes, nauki społeczne i politykę publiczną, samo obserwowanie danych nie wystarcza, jeśli nie rozumiemy mechanizmu powstawania porównań. Książka porządkuje pojęcia takie jak propensity score, quasi eksperymenty, analiza wrażliwości i evidence factors, a przy tym tłumaczy je na przykładach, które mają uczynić metodę bardziej konkretną i użyteczną.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0262545195?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Causal-Inference-Paul-R-Rosenbaum.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/causal-inference-mit-press-essential-knowledge/id1691609097?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Causal+Inference+Paul+R+Rosenbaum+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/0262545195/
#wnioskowanieprzyczynowe #błądselekcjiwbadaniachobserwacyjnych #propensityscore #analizawrażliwości #quasieksperymenty #CausalInference
Causal Inference Paula R. Rosenbauma to krótki, ale treściwy wstęp do wnioskowania przyczynowego, czyli do tego, jak wyciągać wiarygodne wnioski o skutkach działań na podstawie danych. Książka należy do serii MIT Press Essential Knowledge, więc ma charakter zwięzłego przewodnika po podstawach, a nie podręcznika pełnego formalnych dowodów. Rosenbaum pisze jako jeden z najważniejszych badaczy badań obserwacyjnych, dlatego szczególną uwagę poświęca problemowi błędu w przypisaniu leczenia, selekcji i ukrytego zakłócenia. Autor pokazuje, że w wielu dziedzinach, od medycyny i epidemiologii po ekonomię, biznes, nauki społeczne i politykę publiczną, samo obserwowanie danych nie wystarcza, jeśli nie rozumiemy mechanizmu powstawania porównań. Książka porządkuje pojęcia takie jak propensity score, quasi eksperymenty, analiza wrażliwości i evidence factors, a przy tym tłumaczy je na przykładach, które mają uczynić metodę bardziej konkretną i użyteczną.
