因果推断入门中国人民大学出版社 / 2023-9出版 想读 在读 读过 豆瓣评分TM打开App评分 6.1 14人评分电子书/纸质版购买42.30元起短评 打开App写短评 小实2023-11-27 13:59:56 章节间的逻辑是很清晰的,但是每一章读起来怎么就这么累呢。可能还是文化和语言的问题。 2 zhan2024-03-06 10:55:14 读起来怪...
最近在看的一些因果推断,记录一些方便灌入脑子的简单知识点。 1.辛普森悖论简介 因果推断一般由辛普森悖论进行引入。 What is ?(1)数据在总体上的统计结果,与在某条件下的局部统计结果相悖。(2)"两个类型变量之间的相关性,可能由于第三个类型变量的'影响'而得到相反结果。" Why ? 存在潜在混淆变量的影响。例如...
因果推断和AB test在工作中结合较为紧密,因此请结合前几天写过的AB Test该文食用,如有疏漏,请火速私信我 定义: 验证两个事件之间的因果性 能够解释某个因素(treatment)如何导致观测对象(例如用户)的结果(outcome) 发生变化 首先我们会进行探索性分析,然后找出其中几个变量与指标的相关性,最后我们需要找到关键变量与...
如果不注重因果关系,数据反而会误导我们。所以,因果推断是近年来数据科学的重要领域,也有很多基于不同场景和行业的应用。对于数据科学家来说,除了A/B测试之外,还需要掌握更广泛的因果推断知识,并且能够把它运用在日常工作中。这里给大家推荐一些入门课程和书籍:...
因果推断中的基本问题是,如果通过缺失数据来得到因果效应。即我们不能同时观察到 和 ,那么我们就不能得到 ,就判断不了因果效应。这个问题是因果推断所特有的,因为在因果推断中,我们关心的是如何提出因果 claim,而这些 claim 是以 potential outcome 来界定的。 没...
即使拥有无限数据,在因果推断方面还有更多工作要做。 Identification(识别)vs. Estimation(估计) 识别因果关系是因果推理的特有内容。即使我们有无限的数据,这也是一个有待解决的问题。然而,因果推理也与传统的统计学和机器学习有着共同的估计。我们将主要从因果关系的识别开始(第2、4 和 6 章),然后转向因果关系...
ITE 是我们在因果推断中关心的一个主要指标。例如,在上面的情景 2 中,你会选择养狗,因为养狗对你的幸福感的因果效应是正的:。相反,在情景 1 中,你可能会选择不养狗,因为养狗对你的幸福没有因果效应:。 2.2 因果推断中的基本问题 因果推断中的基本问题是,如果通过缺失数据来得到因果效应。即我们不能同时观察...
因果推断(一) arjenro 1.0万 5 因果推断1小时入门 causal inference in statistics: a primer hedotcl 9631 6 granger因果检验,granger 检验的原理及回归结果解释爱上数学课堂 1.0万 8 探索因果规律之因果推断基础(ft. the book of why by judea pearl)技术喵 9139 58 经济学中的因果推断方法:一个简介赵西亮 ...