Explore l'apprentissage des modèles latents dans des structures graphiques, en se concentrant sur des scénarios avec des échantillons incomplets et en introduisant la notion de distance entre les variables.
Couvre les marginaux articulaires et la causalité de Granger dans la théorie des probabilités, en expliquant leurs implications dans la prédiction des résultats.
Explore l'inégalité instrumentale avec les variables binaires et leur processus de génération à travers des fonctions arbitraires et des variables observées.
Explique le critère de la porte d'entrée dans l'inférence causale et ses conditions suffisantes pour que les variables bloquent efficacement les chemins.
