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摘要：在本演讲中，我将介绍数据科学方法的全面概述，重点介绍贝叶斯分析，因果推理和机器学习，及其在塑造气候和环境政策中的应用。这项研究的基础是基于对一个前所未有的数据平台的分析，其中包括超过95％的65岁及65岁以上的美国人口的健康经历有关的观察结果。该数据与关键因素有关，包括空气污染，气候暴露（例如热量，野火暴露和热带气旋）以及其他相关的混杂因素。谈话的关键亮点包括引入创新的贝叶斯方法，旨在表征因果效应的异质性。这样做，我们可以更好地理解各种各样的人群如何受到环境影响的独特影响，从而实现了更有针对性和有效的政策干预措施。谈话的基本重点将是从不同的空气污染来源（例如化石燃料发电厂与烟雾）差异化的健康影响。这种理解对于制定精确的政策至关重要，以解决对不利健康结果贡献最大的资源。这项研究的结果有望为气候和环境政策中的基于证据的决策提供巨大的希望。
2024年7月2日
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