统计学、社会科学与生物医学的因果推断
Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences
Guido W. Imbens, Donald B. Rubin · 初版 2015 年
- 6次提及
- 4人推荐
- 6位 HN 评论者
简介
社会科学和生物医学领域的绝大多数问题本质上都是因果问题：如果个体或群体的部分环境发生改变，他们身上会发生什么？在这部开创性的著作中，两位世界知名专家系统介绍了研究此类问题的统计方法。本书从 potential outcomes 的概念切入，每一项潜在结果都对应着如果研究对象接受某种特定处理或干预方案时所产生的结果。在这种方法中，因果效应即为此类 potential outcomes 的比较。因果推断的根本问题在于，我们只能观察到
Hacker News 读者推荐
在计量经济学/经验社会科学领域：- 约书亚·安格里斯特（Joshua Angrist）和约恩-斯特芬·皮施克（Jorn Steffan Piscke）合著的《基本无害的计量经济学》（Mostly Harmless Econometrics）- 圭多·因本斯（Guido Imbens）和唐纳德·鲁宾（Donald Rubin）合著的《面向统计、社会和生物医学科学的因果推断》（Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences）- 安德鲁·格尔曼（Andrew Gelman）和珍妮弗·希尔（Jennifer Hill）合著的《使用回归与多层模型的数据分析》（Data Analysis using Regression and Multilevel Models）
meanmrmustard92 在 HN 的推荐
因本斯和鲁宾的书《面向统计、社会和生物医学科学的因果推断：导论》（Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction）是潜在结果分析法（Potential Outcomes approach）的极佳参考书。网上还有不少鲁宾自己做的总结，在解释核心概念以及它们如何……方面做得非常棒。
pougetj 在 HN 的推荐
……CS 那边的人往往喜欢用 Pearl 的 DAG 来做这类概念推演。我是在统计/经济学这边的，所以我用 Neyman-Rubin 模型。两者其实是等价的。推荐一下鲁宾和因本斯的《面向统计、社会和生物医学科学的因果推断》，这是一本很棒的教材，我们一般推荐给学习这些内容的研究生。我的一些学生跟我说，《因果推断混音带》（Causal Inference Mixtape）在那些不想死磕统计理论、想要更多……的人群里很受欢迎。
notafraudster 在 HN 的推荐
找书
豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 0521885884
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。