Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kauzálne závery v štatistike: A Primer poskytuje prístupný úvod do kauzálneho odvodzovania, pričom zdôrazňuje nevyhnutnosť kauzálnych hypotéz spolu s údajmi pre správnu analýzu. Kniha, ktorú napísal Judea Pearl so spolupracovníkmi, zjednodušuje zložité koncepty, ako je teória grafov a kontrafaktuálne uvažovanie, do jasných a zrozumiteľných formátov s praktickými príkladmi. Hoci slúži ako skvelý základ pre študentov aj praktikov, viacerí recenzenti upozornili na problémy, ako je nedostatok odpovedí na otázky na domácu úlohu, početné chyby v technickom zápise a zlá kvalita tlače.
Výhody:⬤ Stručný úvod do kauzálneho odvodzovania, ideálny pre neštatistikov a odborníkov z praxe.
⬤ Jasný štýl písania s množstvom jednoduchých príkladov, ktoré zlepšujú pochopenie.
⬤ Dobre štruktúrované kapitoly, ktoré sa zaoberajú kľúčovými pojmami, ako je teória grafov a kontrafaktuály.
⬤ Slúži ako dobrý doplnkový zdroj pre pokročilých študentov a odborníkov, ktorí si chcú prehĺbiť svoje znalosti.
Nevýhody:⬤ Nedostatok odpovedí na otázky na domácu úlohu robí samoštúdium náročným.
⬤ Početné typografické chyby a nejasný technický zápis znižujú kvalitu štúdia.
⬤ Niektorí čitatelia mali pocit, že sa zameriava viac na teoretické aspekty bez návodu na praktické použitie.
⬤ Slabá fyzická kvalita knihy a problémy s prístupom k dodatočným zdrojom zo sprievodnej stránky.
(na základe 57 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Causal Inference in Statistics: A Primer
Obsah knihy:
KAUZÁLNE ZÁVERY V ŠTATISTIKE
A Primer
Kauzalita je kľúčová pre pochopenie a využitie údajov. Bez pochopenia príčinno-následkových vzťahov nemôžeme údaje použiť na zodpovedanie takých základných otázok, ako je „Škodí alebo pomáha táto liečba pacientom? „ Ale hoci sú k dispozícii stovky úvodných textov o štatistických metódach analýzy údajov, doteraz nebola napísaná žiadna kniha pre začiatočníkov o explodujúcom arzenáli metód, ktoré dokážu z údajov získať kauzálne informácie.
Kniha Kauzálne závery v štatistike túto medzeru vypĺňa. Kniha na jednoduchých príkladoch a zrozumiteľným jazykom vysvetľuje, ako definovať kauzálne parametre, aké predpoklady sú potrebné na odhad kauzálnych parametrov v rôznych situáciách, ako tieto predpoklady matematicky vyjadriť, či majú tieto predpoklady testovateľné dôsledky, ako predpovedať účinky intervencií a ako uvažovať kontrafaktuálne. Toto sú základné nástroje, ktoré si musí osvojiť každý študent štatistiky, aby mohol používať štatistické metódy na zodpovedanie kauzálnych otázok, ktoré ho zaujímajú.
Táto kniha je prístupná každému, kto sa zaujíma o interpretáciu údajov, od vysokoškolských študentov, profesorov, výskumníkov až po zainteresovaných laikov. Príklady sú čerpané zo širokej škály oblastí vrátane medicíny, verejnej politiky a práva; pre nezasvätených je k dispozícii stručný úvod do pravdepodobnosti a štatistiky a každá kapitola je doplnená študijnými otázkami, ktoré upevňujú porozumenie.
