Causalvis: Visualizations for Causal Inference

Causal inference is a statistical paradigm for quantifying causal effects using observational data. It is a complex process, requiring multiple steps, iterations, and collaborations with domain experts. Analysts often rely on visualizations to evaluate the accuracy of each step. However, existing vi...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org
Hauptverfasser:	Guo, Grace, Karavani, Ehud, Endert, Alex, Kwon, Bum Chul
Format:	Paper
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 01.03.2023
Schlagworte:	Iterative methods Modules Statistical inference Visualization
ISSN:	2331-8422
Online-Zugang:	Volltext
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