Inferencia causal en estadística: A Primer

Opiniones de los lectores

Inferencia causal en estadística: A Primer ofrece una introducción accesible a la inferencia causal, destacando la necesidad de que las hipótesis causales acompañen a los datos para un análisis adecuado. Escrito por Judea Pearl y colaboradores, el libro destila conceptos complejos como la teoría de grafos y el razonamiento contrafáctico en formatos claros y comprensibles con ejemplos prácticos. Aunque sirve como una gran base tanto para estudiantes como para profesionales, varios críticos señalaron problemas como la falta de respuestas a las preguntas de los deberes, numerosos errores en la notación técnica y una mala calidad de impresión.

⬤ Introducción concisa a la inferencia causal, perfecta para no estadísticos y profesionales.
⬤ Estilo de redacción claro con abundantes ejemplos sencillos que mejoran la comprensión.
⬤ Capítulos bien estructurados que profundizan en conceptos clave como la teoría de grafos y los contrafactuales.
⬤ Sirve como un buen recurso complementario para estudiantes avanzados y profesionales que buscan profundizar sus conocimientos.

⬤ La falta de respuestas a las preguntas de los deberes dificulta el autoestudio.
⬤ Numerosos errores tipográficos y una notación técnica poco clara disminuyen la calidad del estudio.
⬤ Algunos lectores consideraron que se centraba más en los aspectos teóricos sin una guía de aplicación práctica.
⬤ Mala calidad física del libro y problemas para acceder a los recursos adicionales del sitio web complementario.

(basado en 57 opiniones de lectores)

Título original:

Causal Inference in Statistics: A Primer

Contenido del libro:

INFERENCIA CAUSAL EN ESTADÍSTICA

Introducción

La causalidad es fundamental para comprender y utilizar los datos. Sin una comprensión de las relaciones causa-efecto, no podemos utilizar los datos para responder a preguntas tan básicas como «¿Este tratamiento perjudica o ayuda a los pacientes? «Sin embargo, aunque existen cientos de textos introductorios sobre métodos estadísticos de análisis de datos, hasta ahora no se había escrito ningún libro para principiantes sobre el creciente arsenal de métodos que permiten extraer información causal de los datos.

Causal Inference in Statistics llena ese vacío. Utilizando ejemplos sencillos y un lenguaje claro, el libro explica cómo definir los parámetros causales; los supuestos necesarios para estimar los parámetros causales en diversas situaciones; cómo expresar matemáticamente esos supuestos; si esos supuestos tienen implicaciones comprobables; cómo predecir los efectos de las intervenciones; y cómo razonar contrafácticamente. Estas son las herramientas básicas que cualquier estudiante de estadística necesita adquirir para utilizar los métodos estadísticos con el fin de responder a preguntas causales de interés.

Este libro es accesible a cualquier persona interesada en la interpretación de datos, desde estudiantes universitarios, profesores e investigadores hasta el profano interesado. Los ejemplos se extraen de una amplia variedad de campos, como la medicina, la política pública y el derecho; se ofrece una breve introducción a la probabilidad y la estadística para los no iniciados; y cada capítulo viene acompañado de preguntas de estudio para reforzar la comprensión del lector.