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基於Python的因果推斷

作者：(巴西)馬修斯·法庫爾|責編:劉熾|譯者:劉繼紅//謝艷玲//于愷
出版社：中國電力
ISBN：9787519897406

出版日期：2025/03/01
裝幀：平裝
頁數：407

人民幣：RMB 128 元售價：元

內容大鋼

多花一美元的在線營銷能吸引多少買家？哪些顧客有了折扣優惠券才會購物？如何確定最優定價策略？因果推斷是確定您手中擁有的杠桿如何影響您想要追求的業務指標的最好辦法。這隻需要幾行Python代碼而已。
本書作者闡述了因果推斷在估計影響和效應方面尚未開發的巨大潛力。管理者、數據科學家，以及業務分析人員將學習到A/B測試、線性回歸、傾向性評分、合成控制、雙重差分等經典因果推斷方法和基於機器學習的異質效應估計等新進展。每種方法都用行業應用示例加以說明。

作者介紹

(巴西)馬修斯·法庫爾|責編:劉熾|譯者:劉繼紅//謝艷玲//于愷
馬修斯·法庫爾是Nubank(亞洲以外最大財經科技公司)的經濟學家和高級數據科學家。他在很多商務場景成功應用了因果推斷技術，從自動實時信用卡決策到交叉郵件與營銷預算優化。他也是《Causal Inference for the Brave and True》一書的著者。這本暢銷書旨在以一種輕鬆但嚴謹的方式推動因果推斷成為主流研究與應用技術。

前言
第一部分基礎知識
  第1章因果推斷導論
    1.1 什麼是因果推斷
    1.2 為什麼要做因果推斷
    1.3 機器學習與因果推斷
    1.4 關聯關係與因果關係
      1.4.1 處理和結果
      1.4.2 因果推斷的基本問題
      1.4.3 因果模型
      1.4.4 干預
      1.4.5 個體處理效應
      1.4.6 潛在結果
      1.4.7 一致性假設與穩定單元處理值假設
      1.4.8 關注的因果量
      1.4.9 因果量示例
    1.5 偏差
      1.5.1 偏差方程
      1.5.2 偏差可視化
    1.6 識別處理效應
      1.6.1 獨立性假設
      1.6.2 基於隨機化的識別
    1.7 本章小結
  第2章隨機試驗與統計學
    2.1 隨機化的強制獨立性
    2.2 A/B測試示例
    2.3 理想試驗
    2.4 最危險的方程
    2.5 估計的標準誤差
    2.6 置信區間
    2.7 假設檢驗
      2.7.1 零假設
      2.7.2 檢驗統計量
    2.8 p值
    2.9 功效
    2.10 樣本量計算
    2.11 本章小結
  第3章圖形化因果模型
    3.1 關於因果關係的思考
      3.1.1 因果關係的可視化
      3.1.2 咨詢顧問聘用示例
    3.2 圖形化因果模型的速成課
      3.2.1 因果鏈
      3.2.2 因果分叉
      3.2.3 因果失范或因果對撞
      3.2.4 關聯流備忘單
      3.2.5 因果圖查詢
……
第二部分偏差調整
第三部分效應異質性與個性化

第四部分面板數據
第五部分替代實驗設計

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