Interview with Aneesh Komanduri: Causality and generative modeling
在本访谈系列中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以了解有关他们的研究的更多信息。在最新的采访中，我们听到了Aneesh Komanduri的研究，他参与的一些项目，未来的计划以及他在AAAI/Sigai博士财团的经验。你能告诉我们一个[…]
From Leader to Follower: How the Federal Funds Rate Lost Its Causal Power
多年来，我认为中央银行从根本上误解了自己的货币政策传输机制。他们认为，联邦资金利率驱动了名义变量，而这越来越多。在这篇博客文章中，我通过1973年至2025年的结构VAR分析提供了有力的经验证据，该分析证明了[…]
Prescriptive Modeling Makes Causal Bets – Whether You Know it or Not!
在规定建模中隐含的因果假设的解释以及如何满足。首先出现在数据科学上。
“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：
Marcella Alsan的生物文化杂志地理学对长期非洲经济发展的看法：为什么没有采取行动的情况就根本上不完整这个故事...
。良好的概述 - 但是，应该更加注意的一件事是：即使以理想的随机方式进行采样和分配，进行标准的随机实验也只能为您提供平均值。这里的问题是，尽管我们可能会估计“真正的”平均因果效应，但[…]
A Practical Starters’ Guide to Causal Structure Learning with Bayesian Methods in Python
学习因果结构并通过贝叶斯方法进行推断：Python教程《邮政一份实用的因果结构指南》中使用Python的贝叶斯方法学习，首先是迈向数据科学的。
“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。
