Introduction à l’inférence causale et aux diagrammes causaux
Автор: Clubmath
Загружено: 2023-03-06
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L’inférence causale est un domaine de recherche en statistique qui s’intéresse à l’estimation d’effets causaux (d’intervention ou d’exposition) et son incertitude. Un effet causal diffère d’une simple association. En santé, lorsque vient le temps de choisir quel médicament prescrire à un patient, l’association entre le traitement et un résultat clinique d’intérêt n’est pas ou peu pertinente. L’effet causal, en revanche, nous permet de choisir une intervention optimale à prescrire afin d’espérer modifier un résultat clinique de façon avantageuse pour le patient. Dans ce Club Math, je discuterai de la différence entre un effet causal et une association et du phénomène de confusion. Je définirai un paramètre causal. A partir d’hypothèses causales générales, nous verrons comment le paramètre causal (une fonction de résultats potentiels non observables) peut être estimé. Le graphique acyclique orienté sera aussi brièvement discuté puisqu’il s’agit d’un outil complémentaire presqu’indispensable en inférence causale.
Par Janie Coulombe, professeure adjointe, département de mathématiques et de statistique de l'Université de Montréal
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