Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Inferența cauzală în statistică: A Primer oferă o introducere accesibilă în inferența cauzală, subliniind necesitatea ipotezelor cauzale alături de date pentru o analiză adecvată. Scrisă de Judea Pearl și colaboratori, cartea distilează concepte complexe precum teoria grafurilor și raționamentul contrafactual în formate clare, ușor de înțeles, cu exemple practice. Deși servește ca o bază excelentă atât pentru studenți, cât și pentru practicieni, mai mulți recenzenți au remarcat probleme precum lipsa răspunsurilor la întrebările pentru acasă, numeroase erori în notația tehnică și calitatea slabă a imprimării.
Avantaje:⬤ Introducere concisă în inferența cauzală, perfectă pentru non-statisticieni și practicieni.
⬤ Stil de scriere clar, cu numeroase exemple simple care sporesc înțelegerea.
⬤ Capitole bine structurate care aprofundează concepte cheie precum teoria grafurilor și contrafactualele.
⬤ Servește ca o bună resursă suplimentară pentru studenții avansați și profesioniștii care doresc să își aprofundeze cunoștințele.
Dezavantaje:⬤ Lipsa răspunsurilor la întrebările pentru acasă face ca studiul individual să fie o provocare.
⬤ Numeroasele erori tipografice și notațiile tehnice neclare diminuează calitatea studiului.
⬤ Unii cititori au considerat că se axează mai mult pe aspectele teoretice, fără îndrumări privind aplicarea practică.
⬤ Calitatea fizică slabă a cărții și problemele de accesare a resurselor suplimentare de pe site-ul însoțitor.
(pe baza a 57 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Causal Inference in Statistics: A Primer
Conținutul cărții:
INFERENȚA CAUZALĂ ÎN STATISTICĂ
O introducere
Cauzalitatea este esențială pentru înțelegerea și utilizarea datelor. Fără o înțelegere a relațiilor cauză-efect, nu putem utiliza datele pentru a răspunde la întrebări la fel de elementare precum "Acest tratament dăunează sau ajută pacienții? " Dar, deși sunt disponibile sute de texte introductive privind metodele statistice de analiză a datelor, până acum nu a fost scrisă nicio carte pentru începători despre arsenalul exploziv de metode care pot extrage informații cauzale din date.
Causal Inference in Statistics umple această lacună. Folosind exemple simple și un limbaj clar, cartea prezintă modul de definire a parametrilor cauzali; ipotezele necesare pentru estimarea parametrilor cauzali într-o varietate de situații; modul de exprimare matematică a acestor ipoteze; dacă aceste ipoteze au implicații testabile; modul de predicție a efectelor intervențiilor; și modul de raționament contrafactual. Acestea sunt instrumentele fundamentale pe care orice student la statistică trebuie să le dobândească pentru a utiliza metodele statistice pentru a răspunde la întrebările de interes legate de cauzalitate.
Această carte este accesibilă oricui este interesat de interpretarea datelor, de la studenți, profesori, cercetători sau până la profani interesați. Exemplele sunt extrase dintr-o mare varietate de domenii, inclusiv medicină, politici publice și drept; se oferă o scurtă introducere în probabilitate și statistică pentru cei neinițiați; și fiecare capitol vine cu întrebări de studiu pentru a consolida înțelegerea cititorilor.
