Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w bran - Helion
ebook
Autor: Matheus FacureTytuł oryginału: Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry
Tłumaczenie: Tomasz Walczak
ISBN: 978-83-289-0882-6
stron: 360, Format: ebook
Data wydania: 2024-08-20
Księgarnia: Helion
Cena książki: 56,18 zł (poprzednio: 73,92 zł)
Oszczędzasz: 24% (-17,74 zł)
Osoby które kupowały "Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w bran", wybierały także:
- Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zł, (67,05 zł -55%)
- Excel 2013. Kurs video. Poziom drugi. Przetwarzanie i analiza danych 79,00 zł, (35,55 zł -55%)
- Zarz 99,00 zł, (49,50 zł -50%)
- Eksploracja danych za pomoc 67,00 zł, (33,50 zł -50%)
- Google Analytics od podstaw. Analiza wp 69,00 zł, (34,50 zł -50%)
Spis treści
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej eBook -- spis treści
Przedmowa
Część I. Podstawy
- 1. Wprowadzenie do wnioskowania przyczynowego
- Czym jest wnioskowanie przyczynowe?
- Po co stosować wnioskowanie przyczynowe?
- Uczenie maszynowe i wnioskowanie przyczynowe
- Asocjacja a związek przyczynowy
- Oddziaływanie i wynik
- Podstawowy problem z wnioskowaniem przyczynowym
- Modele przyczynowe
- Interwencje
- Indywidualny efekt oddziaływania
- Wyniki potencjalne
- Spójność i stabilna wartość oddziaływania jednostkowego
- Interesujące wartości przyczynowe
- Wartości przyczynowe - przykład
- Błąd systematyczny
- Wzór na błąd systematyczny
- Wizualny przewodnik po błędzie systematycznym
- Identyfikowanie efektu oddziaływania
- Założenie o niezależności
- Identyfikacja przy randomizacji
- Najważniejsze zagadnienia
- 2. Eksperymenty z randomizacją i przegląd elementów statystyki
- "Siłowe" zapewnianie niezależności za pomocą randomizacji
- Przykładowy test A/B
- Idealny eksperyment
- Najbardziej niebezpieczne równanie
- Błąd standardowy szacunków
- Przedziały ufności
- Testowanie hipotez
- Hipoteza zerowa
- Statystyki testowe
- Wartości p
- Moc testu
- Obliczanie wielkości próby
- Najważniejsze zagadnienia
- 3. Graficzne modele przyczynowe
- Myślenie o przyczynowości
- Wizualizacja związków przyczynowych
- Czy konsultanci są warci swojej ceny?
- Błyskawiczny kurs z zakresu modeli graficznych
- Łańcuchy
- Rozgałęzienia
- Kolider
- Ściąga dotycząca przepływu asocjacji
- Tworzenie zapytań dotyczących grafu w Pythonie
- Jeszcze o identyfikacji
- Założenie o warunkowej niezależności i formuła korygująca
- Założenie o dodatniości prawdopodobieństwa
- Przykład identyfikacji na podstawie danych
- Błąd spowodowany zmiennymi zakłócającymi
- Zastępcze zmienne zakłócające
- Jeszcze o randomizacji
- Błąd doboru
- Warunki dotyczące kolidera
- Korygowanie błędu doboru
- Warunek dotyczący mediatora
- Najważniejsze zagadnienia
- Myślenie o przyczynowości
Część II. Uwzględnianie błędu systematycznego
- 4. Zaskakująca skuteczność regresji liniowej
- Potrzebujesz tylko regresji liniowej
- Dlaczego potrzebujemy modeli?
- Regresja w testach A/B
- Korygowanie za pomocą regresji
- Teoria regresji
- Regresja liniowa pojedynczej zmiennej
- Wielozmiennowa regresja liniowa
- Twierdzenie Frischa-Waugha-Lovella i ortogonalizacja
- Etap eliminowania błędu systematycznego
- Etap eliminowania szumu
- Błąd standardowy estymatora regresji
- Ostateczny model wyników
- Podsumowanie na temat twierdzenia FWL
- Regresja jako model wyników
- Dodatniość prawdopodobieństwa i ekstrapolacja
- Nieliniowość w regresji liniowej
- Linearyzacja oddziaływania
- Nieliniowe twierdzenie FWL i eliminowanie błędu systematycznego
- Regresja z użyciem zmiennych zastępczych
- Eksperymenty warunkowo losowe
- Zmienne zastępcze
- Nasycony model regresji
- Regresja jako średnia ważona wariancją
- Odejmowanie średniej i efekty stałe
- Błąd systematyczny spowodowany pominiętą zmienną - zmienne zakłócające w kontekście regresji
- Neutralne zmienne kontrolne
- Zmienne kontrolne powodujące szum
- Dobór cech: kompromis między błędem systematycznym a wariancją
- Najważniejsze zagadnienia
- Potrzebujesz tylko regresji liniowej
- 5. Wskaźnik skłonności
- Wpływ szkoleń menedżerskich
- Uwzględnianie zmiennych za pomocą regresji
- Wskaźnik skłonności
- Szacowanie wskaźnika skłonności
- Wynik skłonności i ortogonalizacja
- Technika PSM
- Wagi będące odwrotnością wskaźnika skłonności
- Wariancja w metodzie IPW
- Stabilizowane wagi oparte na wskaźniku skłonności
- Pseudopopulacje
- Błąd doboru
- Kompromis między błędem systematycznym a wariancją
- Dodatniość prawdopodobieństwa
- Identyfikacja oparta na projekcie a identyfikacja oparta na modelu
- Podwójnie odporna estymacja
- Oddziaływanie łatwe do modelowania
- Wynik łatwy do modelowania
- Uogólniony wskaźnik skłonności dla oddziaływania ciągłego
- Najważniejsze zagadnienia
Część III. Niejednorodność efektu i personalizacja
- 6. Niejednorodność efektu
- Od ATE do CATE
- Dlaczego predykcje nie są rozwiązaniem
- Obliczanie wartości CATE za pomocą regresji
- Ocena predykcji wartości CATE
- Ocena efektu na podstawie kwantyla z modelu
- Skumulowany efekt
- Skumulowany wzrost
- Transformacja celu
- Kiedy modele predykcyjne są dobre w porządkowaniu efektów?
- Krańcowo malejące zwroty
- Wyniki binarne
- Wykorzystanie wartości CATE do podejmowania decyzji
- Najważniejsze zagadnienia
- 7. Systemy metauczące
- Systemy metauczące dla oddziaływania dyskretnego
- T-learner
- X-learner
- Systemy metauczące dla oddziaływania ciągłego
- S-learner
- Podejście DDML
- Najważniejsze zagadnienia
- Systemy metauczące dla oddziaływania dyskretnego
Część IV. Dane panelowe
- 8. Metoda różnicy w różnicach
- Dane panelowe
- Kanoniczna postać metody różnicy w różnicach
- Różnica w różnicach ze wzrostem wyniku
- Obliczanie różnicy w różnicach na podstawie błędu średniokwadratowego
- Różnica w różnicach z efektami stałymi
- Wiele przedziałów czasowych
- Wnioskowanie
- Założenia związane z identyfikacją
- Trendy równoległe
- Założenie o braku antycypacji i założenie o stabilnej wartości jednostki oddziaływania
- Ścisła egzogeniczność
- Brak czynników zakłócających zmiennych w czasie
- Brak sprzężenia zwrotnego
- Brak efektu przeniesienia i brak przesuniętej w czasie zmiennej zależnej
- Dynamika efektu w czasie
- Metoda różnicy w różnicach ze zmiennymi towarzyszącymi
- Podwójnie odporna wersja metody różnicy w różnicach
- Model oparty na wskaźniku skłonności
- Model zmiany wyników
- Łączenie wszystkich elementów
- Stopniowe wprowadzanie oddziaływania
- Niejednorodność efektu w czasie
- Zmienne towarzyszące
- Najważniejsze zagadnienia
- 9. Metoda syntetycznej kontroli
- Zestaw danych dotyczących marketingu internetowego
- Reprezentacja macierzowa
- Metoda kontroli syntetycznej jako regresja pozioma
- Kanoniczna wersja metody kontroli syntetycznej
- Metoda kontroli syntetycznej ze zmiennymi towarzyszącymi
- Eliminowanie błędu systematycznego w metodzie kontroli syntetycznej
- Wnioskowanie
- Metoda syntetycznej różnicy w różnicach
- Jeszcze o metodzie różnicy w różnicach
- Jeszcze o metodzie syntetycznej kontroli
- Szacowanie wag związanych z czasem
- Metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach
- Najważniejsze zagadnienia
Część V. Inne projekty eksperymentów
- 10. Eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania
- Eksperymenty geograficzne
- Projektowanie z syntetyczną grupą kontrolną
- Próba z losową grupą jednostek poddanych oddziaływaniu
- Wyszukiwanie losowe
- Eksperyment z przełączaniem oddziaływania
- Potencjalne wyniki dla sekwencji
- Szacowanie stopnia efektu przeniesienia
- Szacowanie oparte na projekcie
- Optymalny projekt eksperymentów z przełączaniem oddziaływania
- Odporna wariancja
- Najważniejsze zagadnienia
- 11. Niezgodność ze schematem przydziału oddziaływania i zmienne instrumentalne
- Niezgodność
- Rozszerzanie notacji potencjalnych wyników
- Założenia związane z identyfikacją zmiennych instrumentalnych
- Pierwszy etap
- Postać zredukowana
- Dwuetapowa metoda najmniejszych kwadratów
- Błąd standardowy
- Dodatkowe zmienne kontrolne i instrumentalne
- Ręczne stosowanie dwuetapowej metody najmniejszych kwadratów
- Implementacja macierzowa
- Projekt z nieciągłością
- Założenia w projekcie z nieciągłością
- Efekt zamiaru oddziaływania
- Oszacowanie zmiennej instrumentalnej
- Skupiska wartości
- Najważniejsze zagadnienia
- 12. Dalsze kroki
- Odkrywanie relacji przyczynowych
- Sekwencyjne podejmowanie decyzji
- Przyczynowe uczenie ze wzmacnianiem
- Prognozowanie przyczynowe
- Adaptacja domeny
- Uwagi końcowe
Skorowidz