Causal Inference for Data Science
Alex Ruiz de Villa
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In den Warenkorb legenNeuware -When you know the cause of an event, you can affect its outcome. This accessible introduction to causal inference shows you how to determine causality and estimate effects using statistics and machine learning.A/B tests or randomized controlled trials are expensive and often unfeasible in a business environment. Causal Inference for Data Science reveals the techniques and methodologies you can use to identify causes from data, even when no experiment or test has been performed. In Causal Inference for Data Science you will learn how to: Model reality using causal graphs Estimate causal effects using statistical and machine learning techniques Determine when to use A/B tests, causal inference, and machine learning Explain and assess objectives, assumptions, risks, and limitations Determine if you have enough variables for your analysis It s possible to predict events without knowing what causes them. Understanding causality allows you both to make data-driven predictions and also intervene to affect the outcomes. Causal Inference for Data Science shows you how to build data science tools that can identify the root cause of trends and events. You ll learn how to interpret historical data, understand customer behaviors, and empower management to apply optimal decisions. Purchase of the print book includes a free Elektronisches Buch in PDF and ePub formats from Manning Publications. About the technology Why did you get a particular result What would have lead to a different outcome These are the essential questions of causal inference. This powerful methodology improves your decisions by connecting cause and effect even when you can t run experiments, A/B tests, or expensive controlled trials. About the book Causal Inference for Data Science introduces techniques to apply causal reasoning to ordinary business scenarios. And with this clearly-written, practical guide, you won t need advanced statistics or high-level math to put causal inference into practice! By applying a simple approach based on Directed Acyclic Graphs (DAGs), you ll learn to assess advertising performance, pick productive health treatments, deliver effective product pricing, and more. What's inside When to use A/B tests, causal inference, and ML Assess objectives, assumptions, risks, and limitations Apply causal inference to real business data About the reader For data scientists, ML engineers, and statisticians. About the author Aleix Ruiz de Villa Robert is a data scientist with a PhD in mathematical analysis from the Universitat Autònoma de Barcelona. Table of Contents Part 1 1 Introducing causality 2 First steps: Working with confounders 3 Applying causal inference 4 How machine learning and causal inference can help each other Part 2 5 Finding comparable cases with propensity scores 6 Direct and indirect effects with linear models 7 Dealing with complex graphs 8 Advanced tools with the DoubleML library Part 3 9 Instrumental variables 10 Potential outcomes framework 11 The effect of a time-related event A The math behind the adjustment formula B Solutions to exercises in chapter 2 C Technical lemma for the propensity scores D Proof for doubly robust estimator E Technical lemma for the alternative instrumental variable estimator F Proof of the instrumental variable formula for imperfect compliance 392 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9781633439658
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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Books-by-Floh, Von-Wied-Str. 8b, 33104, Paderborn, Germany, zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
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Ausnahmen vom Widerrufsrecht
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ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
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