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».
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'importance de la randomisation dans la spectrométrie de masse des protéines et la protéomique, en soulignant son rôle dans la minimisation des biais et la garantie de la validité de la recherche.
Explore l'inférence des hypothèses pour les estimands statistiques dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur des approches robustes et génériques.
Explore la gestion circulaire du cycle de vie, la fabrication sans défaut, l'analyse des mégadonnées et la maintenance prédictive dans les processus industriels.
