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Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences
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2022年7月2日 (六) 15:00
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# 单侧不符合随机实验的工具变量分析
# 单侧不符合随机实验的工具变量分析
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双侧不符合随机实验的工具变量分析
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双侧不符合随机实验的工具变量分析
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# 工具变量设置中基于模型的分析:双侧不符合的随机实验
# 工具变量设置中基于模型的分析:双侧不符合的随机实验
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== 参考资料 ==
== 参考资料 ==
<references />
<references />
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== 编辑推荐 ==
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[https://pattern.swarma.org/study_group/10 因果科学与Causal AI读书会第三季 | 集智斑图 (swarma.org)]
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=== 文章总结 ===
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[https://swarma.org/?p=30611 好的观察性研究与差的观察性研究 | 周日直播·因果科学读书会]
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[https://swarma.org/?p=30098 因果推断在观察性研究中的应用Ⅱ:分析 | 周日直播·因果科学读书会]
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=== 相关路径 ===
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* 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表,这个是根据读书会中解读的论文,做的一个分类和筛选,方便大家梳理整个框架和内容。
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* 因果推断方法概述,这个路径对因果在哲学方面的探讨,以及因果在机器学习方面应用的分析。
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* 因果科学和 Causal AI入门路径,这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开,第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础,第二部分是统计领域中的因果推断,第三个部分是机器学习中的因果(Causal AI)。
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