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Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry 1st Edition
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Dettagli del prodotto
- Explains the untapped potential of causal inference for estimating impacts and effects in the tech industry
- Covers classical causal inference methods like randomized control trials, linear regression, propensity score, synthetic controls, and difference-in-differences
- Includes real-world applications of each method in the industry
- Teaches how to use basic concepts of causal inference and frame business problems as causal inference problems
- Addresses bias and how it affects causal inference
- Explores how causal effects can vary between individuals, geographic locations, and noncompliance scenarios
| Publisher | O'Reilly Media; 1st edition (September 12, 2023) |
| Language | English |
| Paperback | 406 pages |
| ISBN-10 | 1098140257 |
| ISBN-13 | 978-1098140250 |
| Item Weight | 1.5 pounds (0.68 kg) |
| Dimensions | 6.75 x 1 x 9 inches (17.1 x 2.5 x 22.9 cm) |
DESCRIZIONE DEL PRODOTTO
Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry 1st Edition
Domande e risposte dei clienti
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Matheus Facure Mathematics Editorial Review
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Vantaggi
- High quality performance
- User-friendly design
- Durable build
- Great customer support
- Stylish appearance
Contro
- May have a slight learning curve.
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