В предыдущем посте я затронул тему каузальности aka причинности. Тема настолько фундаментальная для науки, что большинство моих постов будут так или иначе ее касаться, так что привыкайте 🙃

В этот раз так совпало (или же это божественное провидение? 🤔), что на одном из моих любимых ютьюб каналов по математике вышло видео про causal inference! Поэтому сразу же делюсь им с вами, чтобы и вы, так сказать, приобщились к прекрасному. В видео мне понравилось наглядное и интуитивное объяснение таких вещей как confounding, controlling for confounding, collider bias (кстати, автор приводит в качестве иллюстрации знаменитый парадокс Берксона) и, конечно же, естественные эксперименты, эквивалентом которых в биологии являются Mendelian Randomization studies. Для более глубокого погружения в тему (но все еще novice-friendly) советую эту книгу - https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/landing-page.html