Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».
Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Discute de l'impact des séance de courss en direct sur la performance et l'assiduité des étudiants, révélant des effets variés en fonction des niveaux de capacité des étudiants.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Discute d'un ensemble de données de terrain lumineux avec des séries chronologiques montrant l'impact de différentes conditions sur le mouvement des vers.
Explore l'évaluation de la réglementation du marché, en se concentrant sur le trading à haute fréquence et l'impact des changements réglementaires sur la liquidité et la qualité du marché.
Explore l'inférence causale en épidémiologie, en mettant l'accent sur l'impact de la COVID-19 sur la naissance prématurée et en perfectionnant les stratégies de traitement du cancer de la prostate.
Présente la conception des expériences, en mettant l'accent sur l'efficacité et les interactions en R & D à travers le contexte historique et des exemples pratiques.
