Causal Inference In Statistics Av Judea (University Of California Los Angeles Usa) Pearl, Madelyn (Carnegie Mellon University Pittsburgh Usa) Glymour,

Causal Inference In Statistics Av Judea (University Of California Los Angeles Usa) Pearl, Madelyn (Carnegie Mellon University Pittsburgh Usa) Glymour,

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......
fra 429,-
Tilgjengelig i 2 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
<p><b>CAUSAL INFERENCE IN STATISTICS</b></p><p><b>A Primer</b></p><p>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.</p><p><i>Causal Inference in Statistics</i> 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 nee
Forhåndsbestill
Frakt og levering
Beskrivelse
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.

Produktinformasjon

Oppdag Causality med "Causal Inference In Statistics"

Er du nysgjerrig på hvordan vi kan bruke data til å forstå årsakssammenhenger? "Causal Inference In Statistics Av Judea Pearl og Madelyn Glymour" er boken som vil avmystifisere skjulte kausaliteter for deg. Dette nybegynnervennlige verket gir en lettfattelig innføring i kausal inferens, et viktig tema for alle som arbeider med data.

Hvorfor "Causal Inference In Statistics" er uunnværlig

  • Enkel fremstilling: Denne boken bruker klare eksempler og enkle formuleringer, slik at du ikke trenger å være statistikkekspert for å forstå innholdet.
  • Praktisk tilnærming: Du vil lære om hvordan man definerer kausale parametere, nødvendige antagelser for å estimere disse og hvordan man kan forutsi effekten av intervensjoner.
  • Bredt spekter av eksempler: Eksemplene stammer fra mange felt, inkludert medisin, offentlig politikk og juss, noe som gjør boka relevant for forskjellige interesser.
  • Studie spørsmål: Hver kapittel avsluttes med studie spørsmål, som gir deg muligheten til å teste forståelsen din.

Lær grunnleggende om kausalitet

Mange av begrepene brukes i moderne kausal inferens kan virke overveldende for nybegynnere. Judea Pearl, kombinert med Madelyn Glymour, skaper en lettfattelig rammeverk som inviterer leserne til å dykke inn i emnet. Enten du er student, professor eller en nysgjerrig sjel, vil "Causal Inference In Statistics" være en uvurderlig ressurs på reisen din mot å forstå data og kausalitet bedre.

Ingen mindre enn en primer i kausalitet, gir denne boken deg de grunnleggende verktøyene du trenger for å stille og besvare spørsmål om årsak og virkning. Er du klar til å ta steget inn i en ny verden av datakompetanse? Lån denne boken, og la den være din guide.

Spesifikasjon

Spesifikasjoner
SpråkEngelsk
SjangerFilosofi og religion, Naturvitenskap og teknologi
Generelt
Sett
Nei
TypPapirbøker

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 429,- den billigste prisen for Causal Inference In Statistics Av Judea (University Of California Los Angeles Usa) Pearl, Madelyn (Carnegie Mellon University Pittsburgh Usa) Glymour, blant 2 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste matematikk og naturfag for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
409,-
Gjennomsnittspris:
409,-
Høyeste pris:
409,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig