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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
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• Thorough discussion of both BNP and its interplay with causal inference and missing data • How to use BNP and g-computation for causal inference and nonignorable missingness • How to derive and calibrate sensitivity parameters to assess sensitivity to deviations from uncheckable causal and/or missingness assumptions • Detailed case studies illustrating the application of BNP methods to causal inference and missing data • R-code and/or packages to implement BNP in causal inference and missing data problems
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Autore:
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Editore:
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Collana:Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability
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Anno:2023
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Rilegatura:Hardback
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Pagine:248 p.
Testo in English
Dimensioni:
234 x 156 mm
Peso:
644 gr.
EAN:
9780367341008
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