Inferenza causale in statistica: Un primo passo

Recensioni dei lettori

Causal Inference in Statistics: A Primer fornisce un'introduzione accessibile all'inferenza causale, evidenziando la necessità di ipotesi causali accanto ai dati per un'analisi corretta. Scritto da Judea Pearl e collaboratori, il libro distilla concetti complessi come la teoria dei grafi e il ragionamento controfattuale in formati chiari e comprensibili con esempi pratici. Sebbene rappresenti un'ottima base sia per gli studenti che per i professionisti, diversi recensori hanno rilevato problemi come la mancanza di risposte alle domande per i compiti a casa, i numerosi errori di notazione tecnica e la scarsa qualità di stampa.

⬤ Introduzione concisa all'inferenza causale, perfetta per i non statistici e per i professionisti.
⬤ Stile di scrittura chiaro con ampi esempi semplici che migliorano la comprensione.
⬤ Capitoli ben strutturati che approfondiscono concetti chiave come la teoria dei grafi e i controfattuali.
⬤ Serve come risorsa supplementare per studenti avanzati e professionisti che vogliono approfondire le loro conoscenze.

⬤ La mancanza di risposte alle domande a casa rende difficile lo studio autonomo.
⬤ Numerosi errori tipografici e notazioni tecniche poco chiare diminuiscono la qualità dello studio.
⬤ Alcuni lettori hanno ritenuto che il libro si concentrasse maggiormente sugli aspetti teorici senza una guida all'applicazione pratica.
⬤ Scarsa qualità fisica del libro e problemi nell'accesso alle risorse aggiuntive del sito allegato.

(basato su 57 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Causal Inference in Statistics: A Primer

Contenuto del libro:

INFERENZA CAUSALE IN STATISTICA

Un Primer

La causalità è fondamentale per la comprensione e l'utilizzo dei dati. Senza una comprensione delle relazioni di causa-effetto, non possiamo usare i dati per rispondere a domande fondamentali come “Questo trattamento danneggia o aiuta i pazienti? “Ma sebbene siano disponibili centinaia di testi introduttivi sui metodi statistici di analisi dei dati, finora non è stato scritto alcun libro per principianti sull'arsenale esplosivo di metodi che possono ricavare informazioni causali dai dati.

Causal Inference in Statistics colma questa lacuna. Utilizzando esempi semplici e un linguaggio chiaro, il libro spiega come definire i parametri causali; le ipotesi necessarie per stimare i parametri causali in una varietà di situazioni; come esprimere matematicamente tali ipotesi; se tali ipotesi hanno implicazioni testabili; come prevedere gli effetti degli interventi; e come ragionare in modo controfattuale. Questi sono gli strumenti fondamentali che ogni studente di statistica deve acquisire per poter utilizzare i metodi statistici per rispondere a domande di interesse causale.

Questo libro è accessibile a chiunque sia interessato all'interpretazione dei dati, da studenti, professori, ricercatori o profani interessati. Gli esempi sono tratti da un'ampia varietà di campi, tra cui la medicina, le politiche pubbliche e la legge; per i non addetti ai lavori è prevista una breve introduzione alla probabilità e alla statistica; ogni capitolo è corredato da domande di studio per rafforzare la comprensione del lettore.