BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Bednarski Tadeusz (Uniwersytet Wrocławski)
Tytuł
Rola Jerzego Spławy-Neymana w kształtowaniu metod statystycznej analizy przyczynowości
Role of Jerzy Spława-Neyman in Statistical Inference for Causality
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2013, nr 309, s. 11-18, bibliogr. 21 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics
Tytuł własny numeru
Społeczno-gospodarcze aspekty statystyki
Słowa kluczowe
Wnioskowanie statystyczne, Analiza przyczynowości
Inferential statistics, Causality analysis
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W roku 1923 Jerzy Spława-Neyman opublikował w Rocznikach Nauk Rolniczych (tom X) pracę poświęconą uzasadnieniu zastosowań rachunku prawdopodobieństwa do doświadczeń polowych. Praca ta dotarła do szerszej społeczności statystycznej w roku 1990 i uznano ją za pionierskie osiągnięcie w sferze metodologii statystycznej dla analizy związków przyczynowych. Celem niniejszego opracowania jest przybliżenie tych wyników Neymana w kontekście współczesnych metod badania przyczynowości opartej na pojęciu kontrfaktyczności(abstrakt oryginalny)

In 1923 Jerzy Spława-Neyman published in the Roczniki Nauk Rolniczych a paper devoted to applications of probability theory to agricultural experiments. The work written in Polish language reached a wider international statistical community in 1990 and was recognized as a pioneering achievement in the field of statistical causal analysis. The aim of this work is to present Neyman's ideas in the context of modern counterfactual approach to statistical causality analysis(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Dabrowska D.M., Speed T.P. (translation), Neyman J. 1923. On the Application of Probability Theory to Agricultural Experiments. Essay on Principles. Section 9, "Statistical Science" 1990, vol. 5, pp. 465-472.
  2. Fienberg S.E., Tanur J.M., Reconsidering Neyman on experimentation and sampling: Controversies and fundamental contributions. "Probability and Mathematical Statistics" 1995, vol 15, pp. 47-60.
  3. Fisher R.A., The causes of human variability, "Eugenics Rev." 1918, 10, pp. 213-220.
  4. Heckman J.J., Econometrics Counterfactuals and Causal Models, International Statistical Institute, Seoul, South Korea 2001, draft.
  5. Heckman J.J., Vytlacil E.J., Econometric Evaluation of Social Programs, Part 1: Causal Models, Structural Models and Econometric Policy Evaluation, "Handbook of Econometrics" 2008, vol. 6B, pp. 4780-4808.
  6. Holland P.W., Statistics and Causal Inference, "Journal of the American Statistical Association. Theory and Methods" 1986, vol. 81, no. 396, pp. 945-960.
  7. Imbens G.W. and Rubin D. B., Bayesian Inference for Causal Effects in Randomized Experiments, "The Annals of Statistics" 1997, vol. 25, no. 1, pp. 305-327.
  8. Lenhard, J., Models and Statistical Inference: The Controversy between Fisher and Neyman-Pearson. "Brit. J. Phil. Sci." 2006, vol. 57, pp. 69-91.
  9. Mill J.S., A system of Logic, 1984.
  10. Neyman J., Narodziny statystyki matematycznej, "Wiadomości Matematyczne" 1979, nr 22 , ss. 91-106.
  11. Pearl J., Causal inference in statistics: An overview, "Statistics Survey" 2009, vol. 3, pp. 96-146.
  12. Reid C., Neyman from Life, Springer, New York 1982.
  13. Rubin D.B., Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies, "Journal of Educational Psychology" 1974, vol. 66, pp. 688-701.
  14. Rubin D.B., Bayesian inference for causality: the importance of randomization, Proc. Social Statistics Section. Am. Statist. Assoc. 1975, pp. 233-239.
  15. Rubin D.B., Bayesian inference for causal effects. The role of randomization, "Ann. Statist." 1978, vol. 7, pp. 34-58.
  16. Rubin D.B., Comment: Neyman (1923) and Causal Inference in Experiments and Observational Studies, "Statistical Science" 1990, vol. 5, pp. 472-480.
  17. Rubin D.B., Direct and Indirect Causal Effects via Potential Outcomes, "Scandinavian Journal of Statistics" 2004, vol. 31, pp. 161-170.
  18. Scheffé H., The Analysis of Variance, John Wiley & Sons, New York 1959.
  19. Spława-Neyman J., Próba uzasadnienia zastosowań rachunku prawdopodobieństwa do doświadczeń polowych, "Roczniki Nauk Rolniczych i Leśnych" 1923, nr 10, s. 1-51.
  20. Spława-Neyman J., Contributions of the theory of small samples drawn from a finite population, "Biometrika" 1925, vol. 17, pp. 472-479.
  21. Spława-Neyman J. with co-operation of Iwaszkiewicz K. and Kołdziejczyk S., Statistical Problems In Agricultural Experimentation, Supplement to the Journal of the Royal Statistical Society 1935, vol. II, No 2.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu