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Jason Kerwin
华盛顿大学经济学教授(发展/劳工/教育/健康)。夏威夷出生,斯坦福校友,密歇根大学博士学位。前明尼苏达大学毕业。
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Jason Kerwin
12月10日 13:43
这非常正确,但没有类似随机化的治疗效果预测是无法进行的。
Arpit Gupta
12月10日 09:48
因果关系和预测并不是两个独立的概念 因果推断从根本上来说是一个预测问题:你是在预测反事实 随机主义者找到了一些聪明的方法来实现没有预测的因果关系。但如果你解决了预测问题;你就可以免费获得因果关系
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Jason Kerwin
12月10日 06:26
如果你要绘制均值和置信区间来展示你的结果,它们应该是83%的置信区间(而不是95%的置信区间)。为什么?因为这样当人们查看它们是否重叠时,隐含的统计检验具有正确的规模。
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