Portada de Causality: Models, Reasoning, and Inference

Causality: Models, Reasoning, and Inference

por Judea Pearl · 2000

Ver sugerencias

Sinopsis

Pearl presenta un marco unificado para la causalidad basado en modelos gráficos causales (redes bayesianas). Proporciona herramientas formales para el razonamiento causal, la identificación de efectos causales y la inferencia a partir de datos observacionales y experimentales.

Más de Judea Pearl

Ver autor →

Otras obras del mismo autor en el catálogo

Libros similares

Libros relacionados según distintos criterios de búsqueda

Causality: Models, Reasoning and Inference

Judea Pearl

2000·divulgacion

Ambos libros presentan un marco unificado para la inferencia causal, utilizando modelos gráficos como herramienta principal para razonar sobre relaciones de causa y efecto.

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

Daphne Koller, Nir Friedman

2009·divulgacion

Ofrece un enfoque en modelos gráficos que complementa los métodos de Pearl, ampliando la discusión sobre la representación de la incertidumbre en los datos causales.

The Nature of Statistical Learning Theory

Vladimir Vapnik

1995·divulgacion

Introduce una teoría fundamental del aprendizaje estadístico, estableciendo principios matemáticos críticos que son esenciales para entender la causalidad y su inferencia.

Propone un análisis de relaciones causales en términos probabilísticos, evaluando la intersección entre causalidad y probabilidad, resonando con el trabajo de Pearl.

Aborda la probabilidad desde una perspectiva lógica, argumentando sobre la inferencia y el razonamiento que son esenciales para la comprensión de la causalidad.

Ayúdame a que yoleo sea sostenible