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.
Explore les promesses d'inférence causale dans les neurosciences cognitives en utilisant des approches de neurostimulation pour comprendre les relations cerveau-comportement.
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.
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.
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.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
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.
