Opinie czytelników
Podsumowanie:Wnioskowanie przyczynowe w statystyce: A Primer stanowi przystępne wprowadzenie do wnioskowania przyczynowego, podkreślając konieczność hipotez przyczynowych wraz z danymi do właściwej analizy. Napisana przez Judeę Pearla i współpracowników książka destyluje złożone koncepcje, takie jak teoria grafów i rozumowanie kontrfaktyczne, do jasnych, zrozumiałych formatów z praktycznymi przykładami. Choć stanowi ona świetną podstawę zarówno dla studentów, jak i praktyków, kilku recenzentów zwróciło uwagę na takie kwestie, jak brak odpowiedzi na pytania domowe, liczne błędy w zapisie technicznym i słaba jakość druku.
Zalety:⬤ Zwięzłe wprowadzenie do wnioskowania przyczynowego, idealne dla niestatystyków i praktyków.
⬤ Przejrzysty styl pisania z wieloma prostymi przykładami, które zwiększają zrozumienie.
⬤ Dobrze skonstruowane rozdziały, które zagłębiają się w kluczowe koncepcje, takie jak teoria grafów i kontrfakty.
⬤ Służy jako dobre źródło uzupełniające dla zaawansowanych studentów i profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę.
Wady:⬤ Brak odpowiedzi na pytania domowe utrudnia samodzielną naukę.
⬤ Liczne błędy typograficzne i niejasne zapisy techniczne obniżają jakość opracowania.
⬤ Niektórzy czytelnicy uważali, że książka koncentruje się bardziej na aspektach teoretycznych bez praktycznych wskazówek.
⬤ Słaba jakość fizyczna książki i problemy z dostępem do dodatkowych zasobów na stronie towarzyszącej.
(na podstawie 57 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Causal Inference in Statistics: A Primer
Zawartość książki:
WNIOSKOWANIE PRZYCZYNOWE W STATYSTYCE
A Primer
Przyczynowość ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia i wykorzystania danych. Bez zrozumienia związków przyczynowo-skutkowych nie możemy wykorzystać danych do odpowiedzi na tak podstawowe pytania jak „Czy to leczenie szkodzi czy pomaga pacjentom?”. „Chociaż dostępne są setki tekstów wprowadzających do statystycznych metod analizy danych, do tej pory nie napisano żadnej książki dla początkujących na temat eksplodującego arsenału metod, które mogą wydobyć informacje przyczynowe z danych.
Causal Inference in Statistics wypełnia tę lukę. Używając prostych przykładów i prostego języka, książka określa, jak zdefiniować parametry przyczynowe; założenia niezbędne do oszacowania parametrów przyczynowych w różnych sytuacjach; jak wyrazić te założenia matematycznie; czy te założenia mają testowalne implikacje; jak przewidzieć skutki interwencji; i jak rozumować kontrfaktycznie. Są to podstawowe narzędzia, które każdy student statystyki musi nabyć, aby móc korzystać z metod statystycznych w celu udzielenia odpowiedzi na interesujące go pytania przyczynowe.
Ta książka jest dostępna dla każdego, kto jest zainteresowany interpretacją danych, od studentów, profesorów, badaczy lub zainteresowanych laików. Przykłady pochodzą z wielu różnych dziedzin, w tym medycyny, polityki publicznej i prawa; dla niewtajemniczonych przewidziano krótkie wprowadzenie do prawdopodobieństwa i statystyki; a każdy rozdział zawiera pytania do nauki, aby wzmocnić zrozumienie czytelników.
