Search
1000 results for “b_causal”
-
👋 My name Joseph Bulbulia (Joe). I’m a professor of psychology at Victoria University, New Zealand. Most of my teaching and research relates to inferring #causaleffects using #paneldata. Prediction = 👎. #causation = 🤙. I have 3x PhD scholarships for students interested in #causalinference, #EpiMastodon, #rstats, #r, #climate psychology, #religion, and #wellbeing. Am developing #b-causal.org to describe my lab’s work.
-
CW: New Zealanders changing attitudes to COVID-19
Some initial descriptive analysis from our national panel study:
https://go-bayes.github.io/b-causal/posts/covid-change/cv.html
#newzealand #nzavs #nz, #rstats, #quantpsych @tepunahamatatini
-
Can we trust self-report data?
John Shaver, Martin Lang & colleagues went to the trouble of benchmarking self-reported religious service attendance against measured attendance in remote Fiji.
TL; DR: there is measurement error. In the villages studied, people overstate religious service attendance.
John isn’t here yet, but you can follow Martin at @martinlangcz
Link:
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0257160#selfreport #survey #psychology #measurement #anthropology #quantmethods
-
Learn how to measure marketing impact without A/B tests using causal inference, Diff-in-Diff, synthetic control, and GeoLift. https://hackernoon.com/when-ab-tests-arent-possible-causal-inference-can-still-measure-marketing-impact #abtesting
-
'Directed Cyclic Graphs for Simultaneous Discovery of Time-Lagged and Instantaneous Causality from Longitudinal Data Using Instrumental Variables', by Wei Jin, Yang Ni, Amanda B. Spence, Leah H. Rubin, Yanxun Xu.
-
Apolipoprotein B shortens healthspan and possibly increases risk for Alzheimer’s disease
“APOB increases risk for #Alzheimer’s disease, a condition that ends healthspan. If these relationships are causal, they suggest that interventions to improve healthspan in aging populations could include strategies targeting APOB. Ultimately, given that more than 44 million people currently suffer from Alzheimer’s disease worldwide, such interventions are needed”
#dementia
#CommunicationsBiology https://www.nature.com/articles/s42003-024-05887-2 -
Как оценить акцию без A/B-теста: от простых способов к сложным
Как правильно оценивать влияние кампаний, если А/В-тест не возможен? Рассмотрим несколько вариантов: от самых простых к не самым, но сложным.
https://habr.com/ru/articles/1014924/
#Propensity #ABтест #Оценка #causal_inference #causal_impact #квазиэксперимент #propensity_score_matching
-
Как оценить акцию без A/B-теста: от простых способов к сложным
Как правильно оценивать влияние кампаний, если А/В-тест не возможен? Рассмотрим несколько вариантов: от самых простых к не самым, но сложным.
https://habr.com/ru/articles/1014924/
#Propensity #ABтест #Оценка #causal_inference #causal_impact #квазиэксперимент #propensity_score_matching
-
Как оценить акцию без A/B-теста: от простых способов к сложным
Как правильно оценивать влияние кампаний, если А/В-тест не возможен? Рассмотрим несколько вариантов: от самых простых к не самым, но сложным.
https://habr.com/ru/articles/1014924/
#Propensity #ABтест #Оценка #causal_inference #causal_impact #квазиэксперимент #propensity_score_matching
-
Как оценить акцию без A/B-теста: от простых способов к сложным
Как правильно оценивать влияние кампаний, если А/В-тест не возможен? Рассмотрим несколько вариантов: от самых простых к не самым, но сложным.
https://habr.com/ru/articles/1014924/
#Propensity #ABтест #Оценка #causal_inference #causal_impact #квазиэксперимент #propensity_score_matching
-
Как мы научились честно считать эффект промокодов: Causal Inference в онлайн-доставке X5 Digital
Сегодня расскажу о модели, которую мы построили для оценки реального эффекта промокодов. Главные вопросы: кому, какой, и зачем мы выдаем промокод. Спойлер: ответ нас удивил. И именно этот ответ стал главной причиной, по которой эту модель вообще стоило строить. Представьте стандартный отчёт по промокампании: «Пользователи, применившие промокод, потратили на 800 рублей больше среднего». Бизнес доволен, маркетинг рапортует об успехе. Но подождите, а сколько из них потратили бы эти деньги и без промокода? Это не риторический вопрос. Это принципиальная проблема, которая называется selection bias — систематическая ошибка отбора.
https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1005410/
#causal_inference #differenceindifference #propensity_score_matching #uplift_modeling #a_b_testing #counterfactual_learning #catboost #machine_learning #data_science #python
-
Проксируй это: как ускорить A/B-тесты и не попасть в ловушку метрик
В A/B-тестах хотелось бы смотреть на главную метрику, ту самую North Star, которая показывает успех продукта. Но на практике она почти всегда медленная, шумная и бесполезная для быстрых решений. Например, вы запускаете тест новой системы рекомендаций, ждёте неделю, две, а LifeTime Value не двигается. И непонятно, это потому что нет результата или ещё рано делать выводы. Чтобы не тратить месяцы на догадки, можно воспользоваться прокси-метриками — быстрыми, чувствительными показателями, которые реагируют раньше, чем бизнес-метрика «успевает моргнуть». Проблема в том, что это решение часто требует дополнительные ресурсы. Привет, Хабр! Меня зовут Артем Ерохин, и я Data Scientist в X5 Tech. Я прочитал современные исследования, пропустил их через свой опыт и собрал концентрат подходов к работе с прокси-метриками. Постараюсь передать только суть. Разберемся, зачем нужны прокси, как с ними не выстрелить себе в ногу, где заканчивается польза и начинается самообман.
https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/974372/
#ab_тестирование #проксиметрики #эксперименты #причинноследственный_анализ #causal_inference #анализ_данных #product_analytics #surrogate_models #north_star_metric #корреляция
-
Проксируй это: как ускорить A/B-тесты и не попасть в ловушку метрик
В A/B-тестах хотелось бы смотреть на главную метрику, ту самую North Star, которая показывает успех продукта. Но на практике она почти всегда медленная, шумная и бесполезная для быстрых решений. Например, вы запускаете тест новой системы рекомендаций, ждёте неделю, две, а LifeTime Value не двигается. И непонятно, это потому что нет результата или ещё рано делать выводы. Чтобы не тратить месяцы на догадки, можно воспользоваться прокси-метриками — быстрыми, чувствительными показателями, которые реагируют раньше, чем бизнес-метрика «успевает моргнуть». Проблема в том, что это решение часто требует дополнительные ресурсы. Привет, Хабр! Меня зовут Артем Ерохин, и я Data Scientist в X5 Tech. Я прочитал современные исследования, пропустил их через свой опыт и собрал концентрат подходов к работе с прокси-метриками. Постараюсь передать только суть. Разберемся, зачем нужны прокси, как с ними не выстрелить себе в ногу, где заканчивается польза и начинается самообман.
https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/974372/
#ab_тестирование #проксиметрики #эксперименты #причинноследственный_анализ #causal_inference #анализ_данных #product_analytics #surrogate_models #north_star_metric #корреляция
-
Проксируй это: как ускорить A/B-тесты и не попасть в ловушку метрик
В A/B-тестах хотелось бы смотреть на главную метрику, ту самую North Star, которая показывает успех продукта. Но на практике она почти всегда медленная, шумная и бесполезная для быстрых решений. Например, вы запускаете тест новой системы рекомендаций, ждёте неделю, две, а LifeTime Value не двигается. И непонятно, это потому что нет результата или ещё рано делать выводы. Чтобы не тратить месяцы на догадки, можно воспользоваться прокси-метриками — быстрыми, чувствительными показателями, которые реагируют раньше, чем бизнес-метрика «успевает моргнуть». Проблема в том, что это решение часто требует дополнительные ресурсы. Привет, Хабр! Меня зовут Артем Ерохин, и я Data Scientist в X5 Tech. Я прочитал современные исследования, пропустил их через свой опыт и собрал концентрат подходов к работе с прокси-метриками. Постараюсь передать только суть. Разберемся, зачем нужны прокси, как с ними не выстрелить себе в ногу, где заканчивается польза и начинается самообман.
https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/974372/
#ab_тестирование #проксиметрики #эксперименты #причинноследственный_анализ #causal_inference #анализ_данных #product_analytics #surrogate_models #north_star_metric #корреляция
-
Проксируй это: как ускорить A/B-тесты и не попасть в ловушку метрик
В A/B-тестах хотелось бы смотреть на главную метрику, ту самую North Star, которая показывает успех продукта. Но на практике она почти всегда медленная, шумная и бесполезная для быстрых решений. Например, вы запускаете тест новой системы рекомендаций, ждёте неделю, две, а LifeTime Value не двигается. И непонятно, это потому что нет результата или ещё рано делать выводы. Чтобы не тратить месяцы на догадки, можно воспользоваться прокси-метриками — быстрыми, чувствительными показателями, которые реагируют раньше, чем бизнес-метрика «успевает моргнуть». Проблема в том, что это решение часто требует дополнительные ресурсы. Привет, Хабр! Меня зовут Артем Ерохин, и я Data Scientist в X5 Tech. Я прочитал современные исследования, пропустил их через свой опыт и собрал концентрат подходов к работе с прокси-метриками. Постараюсь передать только суть. Разберемся, зачем нужны прокси, как с ними не выстрелить себе в ногу, где заканчивается польза и начинается самообман.
https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/974372/
#ab_тестирование #проксиметрики #эксперименты #причинноследственный_анализ #causal_inference #анализ_данных #product_analytics #surrogate_models #north_star_metric #корреляция
-
Albert Xue #biodata22 with "DOTEARS—Causal structure learning using interventional data".
Problem: genes regulate each other in complex networks, usually represented by DAGs. Inferring these from observational data leads to ambiguity in causality (e.g. A->B or B->A).
(Lots of math here describing predecessor "NO TEARS")
DOTEARS uses interventional data (e.g. CRISPR perturbation) to remove edges and measure changes, leading to consistent DAG estimation downstream.
-
Beyond Context Graphs: Agentic Memory, Causal Graphs, Promise Graphs and decision traces by Volodymyr Pavlyshyn is the featured bundle on Leanpub!
How to make agents adopted to enterprice grade tasks
Link: https://leanpub.com/b/beyondcontextgraphs-agenticai
#Ai #DeepLearning #DataScience #SoftwareArchitecture #Databases #DataStructures #SoftwareEngineering
-
@mindbat
The #1 reason "why #AI is unlikely to become conscious" is b/c what we generously call "AI" today, is nothing more than "deep database scrubbing". NOT "intelligence".Data Centers simply scour the internet looking for "links" between things. The more links it finds, the more likely it is to claim something is true.
But as every scientist can tell you:
"Commonality does not prove causality".
#ArticialIntelligence will never replace Natural Stupidity.
-
#EBV infection has long been recognized as risk factor for #multipleSclerosis. A new study in mice reveals a causal chain with B cells playing a key role as mediator. Implications for treatment. https://www.nature.com/articles/s41586-025-09378-0
-
#EBV infection has long been recognized as risk factor for #multipleSclerosis. A new study in mice reveals a causal chain with B cells playing a key role as mediator. Implications for treatment. https://www.nature.com/articles/s41586-025-09378-0
-
#EBV infection has long been recognized as risk factor for #multipleSclerosis. A new study in mice reveals a causal chain with B cells playing a key role as mediator. Implications for treatment. https://www.nature.com/articles/s41586-025-09378-0
-
#EBV infection has long been recognized as risk factor for #multipleSclerosis. A new study in mice reveals a causal chain with B cells playing a key role as mediator. Implications for treatment. https://www.nature.com/articles/s41586-025-09378-0
-
I cannot help but feel like the majority of re-orgs are nothing but corporate masturbation. They sound like responses to change and involve lots of juicy, measurement-friendly deliverables. It's easy to conflate "problem X arises from the relationship between dept's A&B" with "problem X IS the relationship between dept's A&B" and conclude that merging their report change will help.
I just don't think it does.
-
#JohnBickle #neurohistory lecture:
#compneuro limits
A Hodgkin & A Huxley
1952s
Papers quartet duo written
—with one B Katz trioPioneering voltage-clamp squid neural implant.
First action potentials recordings!
Last paper on how maths calculus derived from experiments datasets.
Thus predictions caveat:
Never link causal mechanisms.ps: Q&A critical feedback:
Skilled lecturer turns into scientific dialogues! -
Want a concrete effect of the #ucstrike ? A student ran this regression using IPUMS data:
perwt = a + b * educd + e
and remarked about how we can't be sure that education actually causes "weight"
(But good job on the causality issue!) -
Les particules fines liées au risque de démence ? www.science.org/doi/10.1126/... ✔️ Exposition chronique aux PM2,5 → risque+ de maladie à corps de Lewy 〰 Corrélation, pas causalité directe 💡 «Purifier l’air, c’est protéger le cerveau» (X. Mao) #Pollution #Santé #Démence (ft. Mistral)
RE: https://bsky.app/profile/did:plc:v4ktt55lhnyfajnd5ov7oguz/post/3ly6mj2236k2d
Lewy body dementia promotion b... -
A quotation from Steven Moffat
THE DOCTOR: People assume that time is a strict progression of cause to effect, but actually, from a non-linear, non-subjective viewpoint, it’s more like a big ball of wibbly-wobbly … timey-wimey … stuff.
Steven Moffat (b. 1961) Scottish television writer, producer
Doctor Who (1995), 03×10 “Blink” (2007-06-09)Sourcing, notes: wist.info/moffat-steven/72498/
#quote #quotes #quotation #qotd #doctorwho #timeywimey #causality #causeandeffect #concept #jargon #marchoftime #objectivity #perspective #physics #time
-
@maonu From the abstract. "The new approach encompasses the old one, typically if “I” win, “the world” loses, i.e., wins “NOT”. When logical artifacts are identified with their own rules of production, LOCATIVE phenomenons arise. In particular, one realises that usual logic (including linear logic) is SPIRITUAL, i.e., up to isomorphism. But there is a deeper locative level, with indeed a more regular structure. Typically the usual (additive) conjunction has the value of categorical product in usual logic, and enjoys commutativity, associativity, etc. up to isomorphism."
First, the "linear" in linear logic refers to causality. Not ax+b.
"Spiritual up to isomorphism" is a very winter solstice sort of thing to say. Happy holidays! And don't worry, the days will start getting longer soon, here in the north.
The rest of what he says is the distinction between a #cartesian and a #monoidal product. The latter lacks projections.
Cartesian products represent things you can take apart and put back together. Monoidal products (despite that "disassembly is sometimes the best" -- The Expanse) usually can't be put back together.
1/2
-
@dlovell Incidentally, on what technology is, in terms of what its operating mechanisms are, I've arrived at a nine-element list:
- Fuels: energy stored in some physical medium, includes foods.
- Materials: raw substrate for interaction.
- Energy/power transmission & tranformation: simple machines to complex mechanisms, inclusive of electric transmission & application.
- Process knowlege: what's typically understood by "technology". Do A to accomplish B.
- Empirical causal knowledge: generally "science", classification of phenomena and mechanisms, not necessarily applied as technology.
- Networks: nodes and links.
- Systems: processes with feedback and adaptation.
- Information: sensing, storage, retrieval, processing, transmission. Includes media and comms.
- Hygiene factors: Identifying and addressing unintended / unwanted consequences of technology.
Early development here:
https://ello.co/dredmorbius/post/klsjjjzzl9plqxz-ms8nwwI've written more on this at https://old.reddit.com/r/dredmorbius and here under the #TechOntology tag.
Again, information is specifically included as a technological mechanism. This includes gestures, speech, writing, maths, logic, mechanical storage and retrieval, computing, printing, telecoms, broadcast, etc. All of these have profound impacts on the societies and cultures into which they emerge.
