![[समीक्षा] Causal Inference (Paul R. Rosenbaum) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2565909/c1a-085k3-3433kdg8t2no-pjlbjs.jpg)
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Causal Inference (Paul R. Rosenbaum)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0262545195?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Causal-Inference-Paul-R-Rosenbaum.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/causal-inference-mit-press-essential-knowledge/id1691609097?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Causal+Inference+Paul+R+Rosenbaum+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0262545195/
#प्रोपेन्सिटीस्कोर #प्रेक्षणात्मकअध्ययन #संवेदनशीलताविश्लेषण #अमापेगयापक्षपात #क्वाज़ीएक्सपेरिमेंटलडिजाइन #CausalInference
पॉल आर. रोज़ेनबाम की कॉज़ल इन्फरेंस, एमआईटी प्रेस एसेंशियल नॉलेज शृंखला की एक संक्षिप्त परिचयात्मक पुस्तक है. इसका विषय यह कठिन प्रश्न है कि उपलब्ध आंकड़ों से किसी हस्तक्षेप, उपचार या नीति का वास्तविक प्रभाव कैसे समझा जाए. दो घटनाओं का साथ-साथ बदलना पर्याप्त नहीं होता, क्योंकि उनके पीछे चयन, परिस्थितियां या अन्य छिपे कारण काम कर सकते हैं. रोज़ेनबाम विशेष रूप से प्रयोगों और प्रेक्षणात्मक अध्ययनों के अंतर को स्पष्ट करते हैं. नियंत्रित प्रयोग कारणात्मक दावे के लिए मजबूत आधार दे सकते हैं, जबकि प्रेक्षणात्मक आंकड़ों में उपचार पाने वाले और न पाने वाले लोग पहले से भिन्न हो सकते हैं. पुस्तक न्यूनतम गणित के साथ चिकित्सा, महामारी-विज्ञान, अर्थशास्त्र, व्यवसाय, सामाजिक विज्ञान और सार्वजनिक नीति के उदाहरणों द्वारा अवधारणाओं को ठोस बनाती है. यह किसी एक सॉफ्टवेयर या सूत्र-पुस्तिका के बजाय शोध-तर्क की पुस्तक है. इसका उद्देश्य पाठक को यह पहचानने योग्य बनाना है कि किसी कारणात्मक निष्कर्ष के पीछे कौन सा डिजाइन है, कौन सी धारणाएं हैं, और अनदेखे पक्षपात के सामने उसका प्रमाण कितना टिकाऊ है.
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