因果推断第一课:伯克利《因果推断》课程讲义,涵盖了潜在结果、随机实验、观察研究、工具变量、因果机制和中介分析等主题。

此外,还附有一些关于概率和统计、线性回归和逻辑回归以及简单随机抽样的附录,旨在以严谨易懂的方式介绍因果推断的基本概念和方法。

成为VIP会员查看完整内容
141

相关内容

【2023新书】因果推断:Python实战,776页pdf
专知会员服务
219+阅读 · 2023年7月16日
【硬核书】统计学导论第四版,422页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2022年6月22日
【经典书】统计学中的因果推断,156页pdf
专知会员服务
91+阅读 · 2022年6月14日
因果推断,Causal Inference:The Mixtape
专知会员服务
105+阅读 · 2021年8月27日
【NeurIPS2020】因果推断学习教程,70页ppt
专知会员服务
189+阅读 · 2020年12月12日
最新《因果推断导论》课程,102页ppt
专知会员服务
180+阅读 · 2020年9月1日
最新《因果推断导论: 从机器学习视角》新书稿,132页pdf
专知会员服务
274+阅读 · 2020年8月25日
【NeurIPS2022】主动贝叶斯因果推理
专知
3+阅读 · 2022年11月14日
【干货书】因果推理基础:R语言,249页pdf
专知
2+阅读 · 2022年10月22日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年5月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月20日
已删除
Arxiv
32+阅读 · 2020年3月23日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
【2023新书】因果推断:Python实战,776页pdf
专知会员服务
219+阅读 · 2023年7月16日
【硬核书】统计学导论第四版,422页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2022年6月22日
【经典书】统计学中的因果推断,156页pdf
专知会员服务
91+阅读 · 2022年6月14日
因果推断,Causal Inference:The Mixtape
专知会员服务
105+阅读 · 2021年8月27日
【NeurIPS2020】因果推断学习教程,70页ppt
专知会员服务
189+阅读 · 2020年12月12日
最新《因果推断导论》课程,102页ppt
专知会员服务
180+阅读 · 2020年9月1日
最新《因果推断导论: 从机器学习视角》新书稿,132页pdf
专知会员服务
274+阅读 · 2020年8月25日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年5月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员