Causal Inference
MIT Press Essential Knowledge Series
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Causal Inference
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ナレーター：
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Chris Monteiro
このコンテンツについて
A nontechnical guide to the basic ideas of modern causal inference, with illustrations from health, the economy, and public policy.
Which of two antiviral drugs does the most to save people infected with Ebola virus? Does a daily glass of wine prolong or shorten life? Does winning the lottery make you more or less likely to go bankrupt? How do you identify genes that cause disease? Do unions raise wages? Do some antibiotics have lethal side effects? Does the Earned Income Tax Credit help people enter the workforce?
Causal Inference provides a brief and nontechnical introduction to randomized experiments, propensity scores, natural experiments, instrumental variables, sensitivity analysis, and quasi-experimental devices. Ideas are illustrated with examples from medicine, epidemiology, economics and business, the social sciences, and public policy.
©2023 Massachusetts Institute of Technology (P)2023 Ascent Audioこちらもおすすめ
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"Correlation does not imply causation". This mantra has been invoked by scientists for decades and has led to a virtual prohibition on causal talk. But today, that taboo is dead. The causal revolution, sparked by Judea Pearl and his colleagues, has cut through a century of confusion and placed causality - the study of cause and effect - on a firm scientific basis.
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