Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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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.
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'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'inférence statistique pour les données de banditisme, en mettant l'accent sur les actions de traitement personnalisées et les défis des estimateurs standards.
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.