“Correlation? Causation? Effect Sizes? What Should a Teacher Trust?”
相关性？因果关系？效应尺寸？老师应该信任什么？是我最近的教育周专栏之一的标题。这是卡拉·杰克逊（Cara Jackson）的来宾帖子。了解课堂的研究影响是确定学生成绩的关键。这是一些摘录：
Interventionist and potential outcomes accounts of causality
是的确 - 正如桑德·格陵兰（Sander Greenland）在对我的早期帖子的评论中指出的那样，潜在的结果和干预主义因果关系的描述不应“被视为相同”。但是 - 尽管它们在重点和形式主义方面有所不同，但它们之间的联系既牢固又相互交织。 Guido Imbens，a […]
Our Enemy, The Bureaucracy: Mises Circle in Phoenix
汤姆·迪罗伦佐（Tom Dilorenzo），汤姆·伍兹（Tom Woods）和罗伯特·马龙（Robert Malone）在凤凰城见面，以揭示国家权力，心理运营和公共卫生“专家”如何使用官僚机构作为武器和弱点。
Reconciling Quantum Entanglement With Local Causality
德里克·洛（Derek Lowe），科学这是我所谓的“蒂姆·沃根（Tim Wogan），如果时空有两个时间维度，则定义量子纠缠的物理世界非局部相关性可以与爱因斯坦的相对论进行调和。那就是...
Is Causality the Next Frontier for Machine Learning?
机器学习已经具有先进的预测能力改变了行业，但是在因果关系中取得突破将取决于克服实践和计算挑战。
我们知道相关性并不一定意味着因果关系。但有时你不得不怀疑，尤其是在特朗普政府忙于解散中央情报局的情况下。首先，乔治·W·布什无视 2001 年 8 月 8 日关于“本·拉登决心袭击美国”的 PDB。然后特朗普 1.0 在 Covid-19 之前取消了国家安全委员会的疫情防控理事会 […]
Russell Sage 基金会 (RSF) 与 Arnold Ventures 的刑事司法项目合作，很高兴宣布为早期职业学者开展一项新的资助竞赛。该计划旨在培养一批对刑事司法系统进行因果研究的研究人员。刑事司法政策和实践包括警察、法院、监狱、缓刑和假释以及移民拘留的工作。
Computational method pinpoints how cause-and-effect relationships ebb and flow over time
一种新的计算方法可以识别因果关系在动态现实系统（如大脑）中如何随时间而消长。
A causal theory for studying the cause-and-effect relationships of genes
通过避免昂贵的干预，一种新方法可能会揭示基因调控程序，为有针对性的治疗铺平道路。
Using mathematics to better understand cause and effect
因果关系。我们从小就理解这个概念。拉动玩具的绳子，玩具就会跟着动。自然，随着系统的发展、变量数量的增加以及噪音的出现，事情会变得更加复杂。最终，几乎不可能判断一个变量是否 […]文章《使用数学更好地理解因果关系》首次出现在《科学探究者》上。
Policy evaluation and the causal analysis of public support | Science
对最初不受欢迎的政策的支持可能会随着时间的推移而增加
Tone As A Cause And Effect Of Learning
语气是学习的因果关系，作者 Terrell Heick，在《20 个可以影响学生思维方式的词》中，[…]文章《语气是学习的因果关系》首先出现在 TeachThought 上。
Which econometric method should you use for causal inference of health policy?
TL;DR Ress 和 Wild (2024) 的一篇论文在回答这个问题时提供了以下建议。当旨在控制大量协变量集时，请考虑使用超级学习者来估计干扰参数。当使用超级学习者估计干扰参数时，请考虑使用双重稳健估计方法，例如 AIPW 和 TMLE。当面临……
Study examines reciprocal causal effects of addiction and education
迈阿密大学帕蒂和艾伦赫伯特商学院副经济学教授 Rong Hai 研究了影响人力资本决策的人们的行为，以及促进这种积累并最终减少贫困的政策。
Randomization and causal claims
几周前，您确实在这里发表了一篇文章，其中 Julia Rohrer 讨论了用于做出因果断言的 RCT 的可能替代方案：考虑大多数人在没有随机实验的情况下容易接受因果断言的情况是有启发性的。如今，很少有人怀疑吸烟对肺部的影响 [...]
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
