Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, 2015
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Most questions in social and biomedical sciences are causal in nature: what would happen to individuals, or to groups, if part of their environment were changed In this groundbreaking text, two world-renowned experts present statistical methods for studying such questions. This book starts with the notion of potential outcomes, each corresponding to the outcome that would be realized if a subject were exposed to a particular treatment or regime. In this approach, causal effects are comparisons of such potential outcomes. The fundamental problem of causal inference is that we can only observe one of the potential outcomes for a particular subject. The authors discuss how randomized experiments allow us to assess causal effects and then turn to observational studies. They lay out the assumptions needed for causal inference and describe the leading analysis methods, including matching, propensity-score methods, and instrumental variables. Many detailed applications are included, with special focus on practical aspects for the empirical researcher.…
Codice articolo 9780521885881
- Titolo
- Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences
- Autore
- Donald B. Rubin
- Editore
- Cambridge University Press
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0521885884
- ISBN 13
- 9780521885881
- Peso dell'articolo
- 1391 grammi
- Dimensioni
- 260x183x39 mm
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Informazioni sull’autore
Donald B. Rubin is John L. Loeb Professor of Statistics at Harvard University, where he has been professor since 1983 and department chair for thirteen of those years. He has authored or coauthored nearly four hundred publications (including ten books), has four joint patents, and has made important contributions to statistical theory and methodology, particularly in causal inference, design and analysis of experiments and sample surveys, treatment of missing data, and Bayesian data analysis. Rubin has received the Samuel S. Wilks Medal from the American Statistical Association, the Parzen Prize for Statistical Innovation, the Fisher Lectureship, and the George W. Snedecor Award from the Committee of Presidents of Statistical Societies. He was named Statistician of the Year by the American Statistical Association, Boston and Chicago chapters. He is one of the most highly cited authors in mathematics and economics with nearly 150,000 citations to date.
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