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Bayesian causal inference: a potential outcome perspective with applications to intermediate variables

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Multi angle
Auteurs : Mealli, Fabrizia (Auteur de la Conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé :
Codes MSC :

    Informations sur la Vidéo

    Réalisateur : Hennenfent, Guillaume
    Langue : Anglais
    Date de publication : 27/11/2023
    Date de captation : 02/11/2023
    Sous collection : Research School
    arXiv category : Methodology
    Domaine : Probability & Statistics
    Format : MP4 (.mp4) - HD
    Durée : 00:53:14
    Audience : Researchers ; Graduate Students ; Doctoral Students, Post-Doctoral Students
    Download : https://videos.cirm-math.fr/2023-11-02_Mealli.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la rencontre : Autumn school in Bayesian Statistics / École d'automne en statistique bayésienne
Organisateurs de la rencontre : Arbel, Julyan ; Etienne, Marie-Pierre ; Filippi, Sarah ; Kon Kam King, Guillaume ; Ryder, Robin ; Ancelet, Sophie ; Bardenet, Rémi ; Bonnet, Anna ; Jacob, Pierre
Dates : 30/10/2023 - 03/11/2023
Année de la rencontre : 2023
URL Congrès : https://conferences.cirm-math.fr/2881.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.20107503
Citer cette vidéo: Mealli, Fabrizia (2023). Bayesian causal inference: a potential outcome perspective with applications to intermediate variables. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.20107503
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.20107503

Voir aussi

Bibliographie



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