原文:
JAMA: 临床研究因果推断中的有向无环图”(DAG),它是什么?有什么用?
ggdag:DAG和因果图
计量经济圈 阅1382 转6
丁鹏:多角度回顾因果推断的模型方法
Tomsp360lib 阅1040 转4
真实世界常用统计分析方法
海风peri9cd0db 阅885 转13
布劳、邓肯|分层过程
花间挹香 阅1256 转5
不用太关心控制变量的符号,真的!
liyu_sun 阅953 转2
当我们讨论因果推断时,我们在讨论什么?(下)
晴耕雨读96 阅211 转3
华为诺亚ICLR 2020满分论文:基于强化学习的因果发现算法
taotao_2016 阅172
贝叶斯网络的因果关系检测(Python)
天承办公室 阅12
【专题】控制混杂因素,教你4招!
钟山紫竹林 阅1146 转15
孟德尔随机化研究中评估因果效应大小的方法
生信修炼手册 阅1416 转8
国外政治学实验研究的发展及其对于中国政治学研究的价值
红豆居士 阅212 转5
MR | 第12期. 孟德尔随机化敏感性分析和亚组分析
新用户4064dVjo 阅1351 转9
朱迪·珀尔 等:消灭潜伏变量
阿里山图书馆 阅135 转4
分析与解释真实世界数据时的方法学考虑
王学东的图书馆 阅35 转2
人类微生物组研究报告——规范流程
谷禾健康 阅9
你认识它吗?--有向无环图(DAG):回归分析中自变量筛选的指导思想
骨科笔记 阅53
三种方法筛选控制变量
湖经松哥 阅312
偏倚控制及病因推断
职场细细品 阅48
寻因溯果 — — 浅谈孟德尔随机化及其在GWAS研究中的应用
高六博 阅3101 转25
【微论坛14】真实世界研究:一次临床研究的变革(四)
369蓝田书院 阅1062 转20
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