Bewertung:
Causal Inference in Statistics: A Primer bietet eine leicht zugängliche Einführung in den Kausalschluss und unterstreicht die Notwendigkeit von Kausalhypothesen neben den Daten für eine angemessene Analyse. Das von Judea Pearl und seinen Mitarbeitern geschriebene Buch destilliert komplexe Konzepte wie Graphentheorie und kontrafaktische Schlussfolgerungen in klare, verständliche Formate mit praktischen Beispielen. Obwohl es sowohl für Studenten als auch für Praktiker eine hervorragende Grundlage darstellt, wiesen mehrere Rezensenten auf Probleme wie fehlende Antworten auf Hausaufgaben, zahlreiche Fehler in der technischen Notation und schlechte Druckqualität hin.
Vorteile:⬤ Prägnante Einführung in die kausale Inferenz, perfekt für Nicht-Statistiker und Praktiker.
⬤ Klarer Schreibstil mit vielen einfachen Beispielen, die das Verständnis fördern.
⬤ Gut strukturierte Kapitel, die sich mit Schlüsselkonzepten wie Graphentheorie und Kontrafaktizität befassen.
⬤ Dient als gute Ergänzung für fortgeschrittene Studenten und Fachleute, die ihr Wissen vertiefen wollen.
⬤ Fehlende Antworten auf Hausaufgaben machen das Selbststudium schwierig.
⬤ Zahlreiche typografische Fehler und unklare technische Bezeichnungen schmälern die Qualität der Studie.
⬤ Einige Leser hatten den Eindruck, dass sich das Buch mehr auf theoretische Aspekte konzentriert, ohne praktische Anwendungshinweise.
⬤ Schlechte physische Qualität des Buches und Probleme beim Zugriff auf zusätzliche Ressourcen auf der begleitenden Website.
(basierend auf 57 Leserbewertungen)
Causal Inference in Statistics: A Primer
KAUSALSCHLUSS IN DER STATISTIK
Eine Fibel
Kausalität ist von zentraler Bedeutung für das Verständnis und die Nutzung von Daten. Ohne ein Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen können wir Daten nicht verwenden, um so grundlegende Fragen wie "Schadet oder hilft diese Behandlung den Patienten? "Obwohl Hunderte von einführenden Texten über statistische Methoden der Datenanalyse zur Verfügung stehen, wurde bisher kein Buch für Anfänger über das explodierende Arsenal von Methoden geschrieben, mit denen kausale Informationen aus Daten gewonnen werden können.
Causal Inference in Statistics füllt diese Lücke. Anhand von einfachen Beispielen und in verständlicher Sprache erläutert das Buch, wie man Kausalparameter definiert, welche Annahmen zur Schätzung von Kausalparametern in einer Vielzahl von Situationen erforderlich sind, wie man diese Annahmen mathematisch ausdrückt, ob diese Annahmen überprüfbare Auswirkungen haben, wie man die Auswirkungen von Interventionen vorhersagt und wie man kontrafaktisch argumentiert. Dies sind die grundlegenden Werkzeuge, die sich jeder Statistikstudent aneignen muss, um statistische Methoden zur Beantwortung interessanter kausaler Fragen einsetzen zu können.
Dieses Buch richtet sich an alle, die an der Interpretation von Daten interessiert sind, von Studenten, Professoren, Forschern bis hin zu interessierten Laien. Die Beispiele stammen aus einer Vielzahl von Bereichen, darunter Medizin, öffentliche Ordnung und Recht; für Uneingeweihte gibt es eine kurze Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, und zu jedem Kapitel gibt es Lernfragen, um das Verständnis des Lesers zu vertiefen.
| ISBN: | 9781119186847 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 156 |
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