Podlodka #472 – Каузальные модели by Podlodka Podcast

Никита Поваров, principal analyst в JetBrains, пришёл, чтобы рассказать об одной из самых коварных ловушек в работе с данными: мы привыкли видеть корреляции, но совершенно не умеем доказывать причинность. А разница между "связано" и "вызывает" – это разница между правильным решением и красивой иллюзией. В выпуске прошли по истории вопроса от Гальтона и Фишера до современных каузальных графов: почему исторически статистика и каузальность шли разными путями и как они всё-таки сошлись.

Разбираем d-сепарацию, конфаундеры, медиаторы и строим каузальные графы на конкретных примерах из A/B тестирования, медицины и продуктовой аналитики. Выпуск для всех, кто работает с данными и хочет не просто находить паттерны, а понимать, что на что влияет и уметь это обосновать.

Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!

Telegram-чат: https://t.me/podlodka
Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews
Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/
Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka

Ведущие в выпуске:
Стас Цыганов, Егор Толстой