9780262545198 - causal inference di rosenbaum, paul r. (36 risultati)
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: MIT Press Ltd, US, 2023
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Paperback. Condizione: New. A nontechnical guide to the basic ideas of modern causal inference, with illustrations from health, the economy, and public policy.Which of two antiviral drugs does the most to save people infected with Ebola virus? Does a daily glass of wine prolong or shorten life? Does winning the lottery make you…more or less likely to go bankrupt? How do you identify genes that cause disease? Do unions raise wages? Do some antibiotics have lethal side effects? Does the Earned Income Tax Credit help people enter the workforce? Causal Inference provides a brief and nontechnical introduction to randomized experiments, propensity scores, natural experiments, instrumental variables, sensitivity analysis, and quasi-experimental devices. Ideas are illustrated with examples from medicine, epidemiology, economics and business, the social sciences, and public policy.
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Editore: 0, 2023
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Editore: MIT Press Ltd, 2023
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Paperback. Condizione: new. Paperback. A nontechnical guide to the basic ideas of modern causal inference, with illustrations from health, the economy, and public policy.A nontechnical guide to the basic ideas of modern causal inference, with illustrations from health, the economy, and public policy.Which of two antiviral drugs…does the most to save people infected with Ebola virus? Does a daily glass of wine prolong or shorten life? Does winning the lottery make you more or less likely to go bankrupt? How do you identify genes that cause disease? Do unions raise wages? Do some antibiotics have lethal side effects? Does the Earned Income Tax Credit help people enter the workforce?Causal Inference provides a brief and nontechnical introduction to randomized experiments, propensity scores, natural experiments, instrumental variables, sensitivity analysis, and quasi-experimental devices. Ideas are illustrated with examples from medicine, epidemiology, economics and business, the social sciences, and public policy. "Causality is central to the understanding and use of data; without an understanding of cause and effect relationships, we cannot use data to answer important questions in medicine and many other fields"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: Mit Pr, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: MIT Press Ltd, 2023
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Editore: The MIT Press Bookstore, 2023
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Editore: MIT Press -, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: MIT Press, 2023
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Editore: The MIT Press, 2023
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Editore: Penguin Random House
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Editore: Penguin Random House
Da: INDOO, Avenel, NJ, U.S.A.INDOO
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