0 avis
Statistique et causalité / [18e Journées d'étude en statistique, JES, 2018]
Livre
Edited by Editions Technip - 2021
À l'exception notable des essais contrôlés et randomisés, la stat istique a longtemps évacué le problème de la causalité considérant qu'il relevait du domaine d'application et des théories afférentes. Bien souvent les cours et les manuels de statistique se contentent de rappeler que la corrélation n'est pas causalité et passent rapidement à d'autres sujets. Or, que ce soit en économie, épidémiologie, génétique, médecine, marketing, pour ne citer que quelques domaines, la recherche de modèles causaux est incontournable. Aujourd'hui la mise à disposition de données massives ou de grande dimension repose la question de la causalité de manière aigüe. Dans le prolongement des travaux pionniers de Granger (prix Nobel d'économie en 2003), Pearl (prix Turing en 2011), Rosembaum et Rubin, pour ne nommer qu'eux, une très large palette de modèles et méthodes pour l'analyse causale, éventuellement hors d'une expérience contrôlée, s'est peu à peu constituée depuis le début des années 1980. Citons entre autres les thèmes suivants : issues potentielles, données contre-factuelles, scores de propension, double-robustesse, diagramme de causalité, réseaux bayésiens, systèmes d'équations structurelles.. Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés : Léon Bottou (Facebook Al Research), Antoine Chambaz (université de Paris), Daniel Commenges (Institut national de la santé et de la recherche médicale), Isabelle Drouet (université Paris-Sorbonne), Ron Kenett (KPA Group), Vivian Viallon (International Agency for Research on Cancer) réunis à l'occasion des 18e Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS. Le lecteur y trouvera une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine de la causalité staistique, avec des applications dans des domaines variés.
Se procurer le document
Autre format
Issus de la même oeuvre
Suggestions
Du même auteur
Du même sujet
