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Causal Inference for Heterogeneous Data and Information Theory

Hlaváčková-Schindler, Kateřina
Basel: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2023
Online E-Book - 282

Titel:
Causal Inference for Heterogeneous Data and Information Theory
Autor/in / Beteiligte Person: Hlaváčková-Schindler, Kateřina
Link:
Veröffentlichung: Basel: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2023
Medientyp: E-Book
Umfang: 282
ISBN: 978-3-0365-8050-0 (print) ; 978-3-0365-8051-7 (print)
DOI: 10.3390/books978-3-0365-8051-7
Schlagwort:
  • common hidden cause
  • graphical models
  • probabilistic models
  • Chain Event Graphs
  • interventions
  • causal calculus
  • causal fairness
  • responsible data science
  • causal discovery
  • Hawkes process
  • high-dimensional statistics
  • hidden confounder
  • causality
  • Bitcoin
  • inflation
  • yield spreads
  • approximation theory
  • Hellinger distance
  • Kullback–Leibler divergence
  • correct specification
  • misspecified models
  • causal inference
  • instrumental variables
  • neural networks
  • doubly robust estimation
  • semi-parametric theory
  • instrumental variable
  • causal graph
  • non-Gaussianity
  • causal graphs
  • dynamic systems
  • causal learning
  • time
  • continuous
  • event cognition
  • econometrics software
  • causal machine learning
  • statistical learning
  • conditional average treatment effects
  • individualized treatment effects
  • multiple treatments
  • selection-on-observables
  • piecewise linear
  • thresholds model
  • causal Inference
  • regularization
  • BART
  • Stan
  • machine learning
  • heterogeneous treatment effects
  • multilevel data
  • grouped data
  • artificial intelligence
  • higher-order category theory
  • statistics
  • thema EDItEUR:K Economics, Finance, Business and Management:KN Industry and industrial studies:KNT Media, entertainment, information and communication industries:KNTX Information technology industries
  • thema EDItEUR:U Computing and Information Technology:UY Computer science
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: Directory of Open Access Books
  • Sprachen: English
  • Document Type: eBook
  • File Description: image/jpeg
  • Language: English
  • Rights: Attribution 4.0 International ; URL: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
  • Notes: ONIX_20230808_9783036580500_27

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