Descrizione

Questo corso offre una rigorosa indagine matematica dell'inferenza causale a livello di Master.

Le inferenze sulla causalità sono di grande importanza nella scienza, nella medicina, nella politica e negli affari. Questo corso fornisce un'introduzione alla letteratura statistica sull'inferenza causale emersa negli ultimi 35-40 anni e che ha rivoluzionato il modo in cui gli statistici e i ricercatori applicati in molte discipline usano i dati per fare inferenze sulle relazioni causali.

Studieremo metodi per raccogliere dati per stimare le relazioni causali. Gli studenti impareranno a distinguere tra relazioni causali e non causali; questo non è sempre ovvio. Studieremo e valuteremo quindi i vari metodi che gli studenti possono utilizzare - come la corrispondenza, la sottoclassificazione sul punteggio di propensione, la probabilità inversa di ponderazione del trattamento e l'apprendimento automatico - per stimare una varietà di effetti - come l'effetto medio del trattamento e il effetto del trattamento sul trattato. Alla fine, discutiamo i metodi per valutare alcune delle ipotesi che abbiamo fatto e offriamo uno sguardo impaziente alle estensioni che riprenderemo nel seguito di questo corso.

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Inferenza causale - Università della Columbia