Modèle causal de Neyman-Rubin

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Le modèle causal de Neyman-Rubin est un cadre de pensée permettant d'identifier statistiquement l'effet causal d'une variable sur une autre. La première version du modèle a été proposée par Jerzy Neyman en 1923 dans son mémoire de master[1]. Le modèle a ensuite été généralisé par Donald Rubin dans un article intitulé « Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies ». Le nom du modèle a été donné par Paul Holland dans un article de 1986 intitilé « Statistics and Causal Inference »[2],[3].

Bibliographie[modifier | modifier le code]

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. Jerzy Neyman, Sur les applications de la théorie des probabilités aux expériences agricoles : Essai des principes, mémoire de master, 1923, réédité en anglais dans la revue Statistical Science, Vol. 5, pp. 463-472. (traduction de D. M. Dabrowska, et T. P. Speed)
  2. (en) Paul W. Holland, « Statistics and causal inference », Journal of the American Statistical Association, vol. 81, no 396,‎ 1986, p. 945-960
  3. (en) Jasjeet Sekhon, « The Neyman— Rubin Model of Causal Inference and Estimation Via Matching Methods », dans The Oxford Handbook of Political Methodology,‎ 2008 (DOI 10.1093/oxfordhb/9780199286546.003.0011)