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Causal Inference in Statistics. A Primer
Avis posté le 2021-01-20
- statistique
- correlation
- causalité
Une révolution
Un grand pas pour l'humanité : Ce livre explique très clairement et simplement comment on peut extraire des données statistiques non pas seulement des informations synthétiques qui sont certes plus parlantes que les données détaillés, non pas seulement des corrélations mais aussi des informations de causalité.
A la fin du livre on se demande comment se fait il qu'il ait fallu attendre le 21ème siècle pour découvrir cela.
Un autre livre de J Pearl The book of why traite (excellemment) du même sujet sans utiliser quasiment aucune formule mathématique, mais si vos êtes à l'aise avec des équations (simples) utilisant des probabilités conditionnelles Causal Inference in statistics vous paraitra sans doute d'un accès plus évident car autant utiliser les bons outils pour appréhender rapidement les choses.
Un grand pas pour l'humanité : Ce livre explique très clairement et simplement comment on peut extraire des données statistiques non pas seulement des informations synthétiques qui sont certes plus parlantes que les données détaillés, non pas seulement des corrélations mais aussi des informations de causalité.
A la fin du livre on se demande comment se fait il qu'il ait fallu attendre le 21ème siècle pour découvrir cela.
Un autre livre de J Pearl The book of why traite (excellemment) du même sujet sans utiliser quasiment aucune formule mathématique, mais si vos êtes à l'aise avec des équations (simples) utilisant des probabilités conditionnelles Causal Inference in statistics vous paraitra sans doute d'un accès plus évident car autant utiliser les bons outils pour appréhender rapidement les choses.