Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
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 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.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
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.
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.
Explore les défis que pose l'insertion de paramètres épidémiologiques à partir des données cliniques, en mettant l'accent sur la COVID-19 et la complexité de l'estimation des rapports de fatalité des infections.
S'insère dans la conception expérimentale en génomique, mettant l'accent sur la réplication, la randomisation et le blocage pour réduire le biais et contrôler la variation.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
