Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
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.
Examine la distinction entre association et lien de causalité dans l'analyse statistique, en soulignant les limites de l'association dans l'inferration de lien de causalité.
Explore l'inférence causale, les graphiques dirigés et l'équité dans les algorithmes, en mettant l'accent sur l'indépendance conditionnelle et les implications des GAD.
Explore l'inférence causale en épidémiologie, en mettant l'accent sur l'impact de la COVID-19 sur la naissance prématurée et en perfectionnant les stratégies de traitement du cancer de la prostate.
Explore les promesses d'inférence causale dans les neurosciences cognitives en utilisant des approches de neurostimulation pour comprendre les relations cerveau-comportement.
