Séance de cours

Enseignement supérieur et mariage réussi

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Dans cours

MGT-416: Causal inference

Students will learn the core concepts and techniques of network analysis with emphasis on causal inference. Theory and application will be balanced, with students working directly with network data throughout the course. ...

Description

Cette séance de cours traite de l'effet causal de la fréquentation de l'université sur la réussite du mariage, en analysant la relation entre l'obtention d'un diplôme supérieur, un revenu élevé et la réussite conjugale. Il couvre également le critère de la porte d'entrée et les conditions suffisantes pour l'inférence causale.

Enseignant·e

Negar Kiyavash

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Mohammad Shahverdikondori, Badri Mohammad Reza, Arefe Boushehrian, Sepehr Elahi, Mohammadsadegh Khorasani, Mohammadsaeed Masiha, Amir Mohammad Aboueimehrizi A dirigé les thèses EPFL de Sina Akbari, Ehsan Mokhtarian, Yaroslav Kivva, Fateme Jamshidi Cours Causal inference MGT-416 Les étudiants apprendront les concepts et techniques de base de l'analyse de réseau en mettant l'accent sur l'inférence causale. Théorie et l'application sera équilibrée,

Source officielle

Concepts associés (10)

Causal model

In the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.

Modèle causal de Neyman-Rubin

Le modèle causal de Neyman-Rubin (ou modèle à résultats potentiels, en anglais potential outcome model) est un cadre de pensée permettant d'identifier statistiquement l'effet causal d'une variable sur une autre. La première version du modèle a été proposée par Jerzy Neyman en 1923 dans son mémoire de maîtrise. Le modèle a ensuite été généralisé par Donald Rubin dans un article intitulé « ». Le nom du modèle a été donné par Paul Holland dans un article de 1986 intitulé « ». Expérience naturelle Méthode des

Causalité

vignette|Exemple classique de la chute d'un domino causé par la chute d'un autre. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. la cause, corrélat de l'effet, c'est . C'est ce qui produit l'effet ; la causalité est le . Autrement dit, la causalité est l'influence par laquelle un événement, un processus, un état ou un objet (une cause) contribue à la production d'un autre événement, processus, état ou objet (un effet) considéré comme sa conséquence.

Mariage d'enfant

Le mariage d’enfant ou mariage précoce désigne tout mariage officiel ou toute union non officialisée entre un enfant de moins de 18 ans et un adulte ou un autre enfant. Dans leur grande majorité, les mariages d'enfants sont l'union entre une jeune fille et un homme et ils reflètent les inégalités de genre. Bien que l'âge de la majorité civile et l'âge pour contracter un mariage correspondent fréquemment à 18 ans, ils peuvent varier selon les pays et par conséquent, l'âge requis pour se marier peut être inférieur ou supérieur à 18 ans.

Mariage consanguin

thumb|341x341px|Mariages consanguins (cousins jusqu'au ) dans le monde, en pourcentage (%). Le 'mariage consanguin' est un mariage entre deux personnes présentant un degré élevé de consanguinité. thumb|Légalité du mariage entre cousins dans le monde. Les mariages consanguins sont en général interdits par la loi ou par la coutume quand le degré de parenté est trop étroit. Les règles de parenté déterminant la consanguinité d'un mariage varient d'un pays à l'autre. Aux États-Unis, ce point de droit revient aux états fédérés.

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Séances de cours associées (26)

Effets causaux Bounds: Paramètres de sensibilité sur l'échelle des différences de risque

Étudier les limites des effets causaux en utilisant des paramètres de sensibilité à l'échelle de la différence de risque, en abordant les limites et en proposant de nouvelles approches.

Inférence causale : Estimands et Ontologies

Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.

Disentangling Confounding and Nonsense Associations

Examine la dépendance statistique, la confusion et les méthodes d'inférence causale, en mettant l'accent sur la distinction entre les approches existantes et nouvelles.

Région de convergence : Pôle unique

Couvre le concept de Région de Convergence pour les signaux à pôles simples.

Sélection du modèle et géométrie locale

Explore les défis de sélection des modèles dans les modèles causaux et l'impact de la géométrie locale sur l'inférence statistique.

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Concepts associés (10)

Causal model

Modèle causal de Neyman-Rubin