Causal Analysis

Un'introduzione completa e all'avanguardia ai metodi quantitativi di analisi causale, comprese le nuove tendenze nell'apprendimento automatico. Ragionare su causa ed effetto—le conseguenze di un'azione rispetto a un'altra—è una parte integrante della nostra vita come esseri umani. In un'economia sempre più digitale e guidata dai dati, l'importanza di un'analisi causale sofisticata si approfondisce ulteriormente. Presentando i metodi quantitativi più importanti per valutare gli effetti causali, questo manuale fornisce a studenti di laurea e ricercatori un'introduzione chiara e completa all'analisi causale dei dati empirici. L'approccio accessibile di Martin Huber mette in evidenza l'intuizione e la motivazione dietro i vari metodi, fornendo al contempo discussioni formali sui concetti chiave utilizzando la notazione statistica. L'Analisi Causale copre diversi sviluppi metodologici non trattati in altri testi, comprese le nuove tendenze nell'apprendimento automatico, la valutazione degli effetti di interazione o interferenza e recenti disegni di ricerca come i disegni di raggruppamento o kink. Questa è l'introduzione più completa e all'avanguardia all'analisi causale, compreso l'apprendimento automatico causale. La presentazione chiara di materiale rigoroso evita dettagli superflui e enfatizza le analogie concettuali rispetto alla notazione statistica. Fornisce una gamma di applicazioni ed esempi pratici utilizzando R.