What is the translation of " CAUSAL INFERENCE " in Indonesian?

• inferensi kausal
• kesimpulan kausal
• inferensial kausal

Examples of using Causal inference in English and their translations into Indonesian

A brief description of the nature of causal inference in epidemiology was used to frame.
Sebuah deskripsi singkat dari sifat inferensi kausal dalam epidemiologi digunakan untuk.

The teachers on this course are all recognized researchers within the field of causal inference.
Para guru dalam kursus ini adalah semua peneliti yang diakui di dalam bidang inferensi kausal.

Internal validity: the extent to which the research permits causal inferences about the effects of one variable upon another.
Validitas internal: sejauh mana penelitian memungkinkan kesimpulan kausal tentang efek dari satu variabel di atas yang lain.

Rather, we have many people, and this offers a way around the Fundamental Problem of Causal Inference.
Sebaliknya, kami memiliki banyak orang, dan ini menawarkan jalan di sekitar Masalah Fundamental dari Inferensi Kausal.

A causal inference draws a conclusion about a causal connection based on the conditions of the occurrence of an effect.
Sebuah kesimpulan kausal menarik kesimpulan tentang hubungan sebab-akibat yang didasarkan pada kondisi terjadinya efek.

The potential outcomes framework is a powerful way to think about causal inference and experiments.
Kerangka hasil potensial adalah cara yang ampuh untuk memikirkan inferensi kausal dan eksperimen.

Researchers applied a statistical technique, known as causal inference analysis, to uncover which traits and diseases cause osteoarthritis, and which do not.
Penyelidik menggunakan teknik statistik yang dikenali sebagai analisis kesimpulan kausal untuk mendedahkan sifat dan penyakit yang menyebabkan osteoarthritis, dan yang tidak.

Researchers have not tested this because it is presumed that these measures don't attempt such causal inference.
Para peneliti belum menguji ini karena dianggap bahwa langkah-langkah ini tidak mencoba inferensi kausal semacam itu.

In this appendix, I will summarize some ideas about making causal inference from non-experimental data in a slightly more mathematical form.
Dalam apendiks ini, saya akan merangkum beberapa gagasan tentang membuat inferensi kausal dari data non-eksperimental dalam bentuk yang sedikit lebih matematis.

However, in the absence of a human to show them where the food was, only the wolves were able to make causal inferences.
Tapi, tidak adanya kehadiran manusia untuk menunjukkan di mana makanan itu, hanya serigala yang bisa membuat kesimpulan kausal.

The journal P.S. Political Science had a symposium on big data, causal inference, and formal theory, and Clark and Golder(2015) summarize each contribution.
Jurnal PS Political Science memiliki simposium tentang data besar, kesimpulan kausal, dan teori formal, dan Clark and Golder( 2015) meringkas setiap kontribusi.

The inability to observe both potential outcomes is such a major problem that Holland(1986) called it the Fundamental Problem of Causal Inference.
Ketidakmampuan untuk mengamati kedua hasil potensial adalah masalah besar yang oleh Holland( 1986) menyebutnya sebagai Masalah Fundamental dari Inferensi Kausal.

The journal P.S. Political Science had a symposium on big data, causal inference, and formal theory, and Clark and Golder(2015) summarize each contribution.
Jurnal PS Ilmu Politik memiliki sebuah simposium tentang data besar, inferensi kausal, dan teori formal, dan Clark and Golder( 2015) merangkum kontribusi masing-masing.

Fortunately, when we are doing research, we don't just have one person, we have many people, and this offers a way around the Fundamental Problem of Causal Inference.
Untungnya, ketika kita melakukan penelitian, kita tidak hanya memiliki satu orang, kita memiliki banyak orang, dan ini menawarkan jalan di sekitar Masalah Fundamental dari Inferensi Kausal.

The main difference between causal inference and inference of association is that the former analyzes the response of the effect variable when the cause is changed.
Perbedaan utama antara inferensi kausal dan inferensi asosiasi adalah bahwa analisis pertama menganalisis variabel efek ketika penyebabnya berubah.

The journal Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America had a symposium on causal inference and big data, and Shiffrin(2016) summarizes each contribution.
The Journal Proceedings of National Academy of Sciences dari Amerika Serikat memiliki simposium tentang kesimpulan kausal dan data besar, dan Shiffrin( 2016) merangkum setiap kontribusi.

For a book-length treatment of causal inference that combines the potential outcomes framework and the causal graph framework, I recommend Morgan and Winship(2014).
Untuk pengobatan panjang buku tentang kesimpulan kausal yang menggabungkan kerangka hasil potensial dan kerangka grafik kausal, saya merekomendasikan Morgan and Winship( 2014).

The journal Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America had a symposium on causal inference and big data, and Shiffrin(2016) summarizes each contribution.
Prosiding jurnal dari National Academy of Sciences dari Amerika Serikat memiliki sebuah simposium tentang inferensi kausal dan data besar, dan Shiffrin( 2016) merangkum kontribusi masing-masing.

A team of distinguished experts explore key aspects of the field such as social ontology(what are the things that social science studies?), objectivity, formal methods, measurement, and causal inference.
Tim pakar terkemuka mengeksplorasi aspek-aspek kunci dari bidang seperti ontologi sosial( apa saja yang dipelajari oleh studi ilmu sosial), objektivitas, metode formal, pengukuran, dan kesimpulan kausal.

Although large datasets don't fundamentally change the problems with making causal inference from observational data, matching and natural experiments- two techniques that researchers have developed for making causal claims from observational data- both greatly benefit from large datasets.
Meskipun dataset besar tidak mendasar mengubah masalah dengan membuat inferensi kausal dari data pengamatan, pencocokan dan percobaan-dua alam teknik yang peneliti telah dikembangkan untuk membuat klaim kausal dari pengamatan data baik sangat menguntungkan dari dataset besar.

Chapter 2 discusses diverse theoretical and statistical models- constrained optimization models, game theory, differential equations, and statistical models for causal inference- in a simple manner.
Bab 2 membahas beragam teori dan model statistik yang mengandung model optimasi, teori permainan, persamaan diferensial, dan model statistik untuk inferensi kausal dengan cara yang sederhana.

When using repeated measures linear regression models to make causal inference in laboratory, clinical and environmental research, it is typically assumed that the within-subject association of differences(or changes) in predictor variable values across replicates is the same as the between-subject association of[…].
Ketika menggunakan pengukuran berulang model regresi linier untuk membuat inferensial kausal dalam penelitian laboratorium, klinis dan lingkungan, biasanya diasumsikan bahwa asosiasi dalam-subjek perbedaan( atau perubahan) dalam nilai-nilai variabel prediktor di seluruh ulangan adalah sama dengan antara- hubungan asosiasi perbedaan dalam nilai-nilai variabel prediktor tersebut.

The second half of the semester, you will learn how to infer the effects of treatments/interventions, both in randomized and observational(e.g., register based) studies when you take the course in causal inference.
Paruh kedua semester, Anda akan belajar bagaimana menyimpulkan pengaruh perawatan/ intervensi, baik secara acak maupun observasional( misalnya, daftar berdasarkan) studi saat Anda mengikuti kursus dalam inferensi kausal.

If you plan to use either of these approaches in your own research, I highly recommend reading one of the many excellent books on causal inference(Imbens and Rubin 2015; Pearl 2009; Morgan and Winship 2014).
Jika Anda berencana untuk menggunakan salah satu dari pendekatan ini dalam penelitian Anda sendiri, saya sangat menyarankan untuk membaca salah satu dari banyak buku yang sangat bagus tentang inferensi kausal( Imbens and Rubin 2015; Pearl 2009; Morgan and Winship 2014).

Collecting data at multiple time points and using an experimental or quasi-experimental design can help rule out certain rival hypotheses but even a randomized experiment cannot rule out all such threats to causal inference.
Pengumpulan data di beberapa titik waktu dan menggunakan desain eksperimental atau quasi-eksperimental dapat membantu menyingkirkan hipotesis saingan tertentu tetapi bahkan percobaan acak tidak bisa mengesampingkan semua ancaman tersebut untuk kausal inferensi.

The magic of true probability sampling is to rule out problems on both measured and unmeasured characteristics(a point that is consistent with our discussion of matching for causal inference from observational studies in Chapter 2).
Keajaiban probability sampling yang benar adalah untuk menyingkirkan masalah pada kedua karakteristik diukur dan terukur( titik yang konsisten dengan diskusi kami cocok untuk inferensi kausal dari studi observasional pada Bab 2).

This specialization will combine a solid study of modern statistical methodology with up-to-date information on topics such as study design, clinical trials, public health, longitudinal data analysis, survival analysis, causal inference, and tools for reproducible research.
Spesialisasi ini akan menggabungkan studi yang solid tentang metodologi statistik modern dengan informasi terkini tentang topik-topik seperti desain studi, uji klinis, kesehatan masyarakat, analisis data longitudinal, analisis kelangsungan hidup, inferensial kausal, dan alat untuk penelitian yang dapat direproduksi.