Inférence causale : Comprendre les effets du traitement
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Examine la dépendance statistique, la confusion et les méthodes d'inférence causale, en mettant l'accent sur la distinction entre les approches existantes et nouvelles.
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.
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.
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.
Explique le critère de la porte d'entrée dans l'inférence causale et ses conditions suffisantes pour que les variables bloquent efficacement les chemins.
