Recenze čtenářů
Shrnutí:Kauzální odvozování ve statistice: A Primer poskytuje přístupný úvod do kauzálního vyvozování a zdůrazňuje nutnost kauzálních hypotéz spolu s daty pro správnou analýzu. Kniha napsaná Judeou Pearlem a jeho spolupracovníky převádí složité koncepty, jako je teorie grafů a kontrafaktuální uvažování, do jasného a srozumitelného formátu s praktickými příklady. Přestože slouží jako skvělý základ pro studenty i praktiky, několik recenzentů upozornilo na problémy, jako je nedostatek odpovědí na otázky za domácí úkol, četné chyby v technickém zápisu a špatná kvalita tisku.
Klady:⬤ Stručný úvod do kauzálního odvozování, ideální pro nestatistiky a praktiky.
⬤ Jasný styl psaní s množstvím jednoduchých příkladů, které zlepšují porozumění.
⬤ Dobře strukturované kapitoly, které se zabývají klíčovými pojmy, jako je teorie grafů a kontrafaktuály.
⬤ Slouží jako dobrý doplňkový zdroj pro pokročilé studenty a odborníky, kteří si chtějí prohloubit své znalosti.
Zápory:⬤ Nedostatek odpovědí na otázky za domácí úkol činí samostudium náročným.
⬤ Četné typografické chyby a nejasný technický zápis snižují kvalitu studia.
⬤ Někteří čtenáři měli pocit, že se zaměřuje spíše na teoretické aspekty bez návodu k praktickému použití.
⬤ Špatná fyzická kvalita knihy a problémy s přístupem k dalším zdrojům z doprovodných stránek.
(na základě 57 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Causal Inference in Statistics: A Primer
Obsah knihy:
KAUZÁLNÍ ODVOZOVÁNÍ VE STATISTICE
A Primer
Kauzalita je klíčová pro pochopení a využití dat. Bez pochopení vztahů příčina-následek nemůžeme data použít k zodpovězení tak základních otázek, jako je "Škodí nebo pomáhá tato léčba pacientům? " Ale ačkoli jsou k dispozici stovky úvodních textů o statistických metodách analýzy dat, dosud nebyla napsána žádná kniha pro začátečníky o explodujícím arzenálu metod, které mohou z dat vytěžit kauzální informace.
Kniha Causal Inference in Statistics tuto mezeru zaplňuje. Na jednoduchých příkladech a srozumitelným jazykem kniha vysvětluje, jak definovat kauzální parametry, jaké předpoklady jsou nutné k odhadu kauzálních parametrů v různých situacích, jak tyto předpoklady matematicky vyjádřit, zda mají tyto předpoklady testovatelné důsledky, jak předpovídat účinky intervencí a jak uvažovat kontrafaktuálně. To jsou základní nástroje, které si musí osvojit každý student statistiky, aby mohl používat statistické metody k zodpovězení kauzálních otázek, které ho zajímají.
Tato kniha je přístupná všem, kteří se zajímají o interpretaci dat, ať už jde o studenty, profesory, výzkumné pracovníky nebo zájemce z řad laiků. Příklady jsou čerpány z nejrůznějších oborů, včetně medicíny, veřejné politiky a práva; pro nezasvěcené je uveden stručný úvod do pravděpodobnosti a statistiky a každá kapitola je doplněna studijními otázkami, které upevňují porozumění čtenářů.
