11 valoraciones en Libro del Porqué: La Nueva Ciencia de Causa y Efecto

1. 

   Valorado con 5 de 5

   Italo de Pontes Oliveira – 14/12/2023

   Los ejemplos prácticos son muy buenos y el inglés es fácil de entender. Lo recomiendo.

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2. 

   Valorado con 4 de 5

   Eugenio Degroote – 15/12/2023

   Bastante interesante y profundo. Se recomiendo leer con calma.

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3. 

   Valorado con 5 de 5

   floren25 – 26/12/2023

   Dentro del análisis de la causalidad, se pueden identificar tres pasos fundamentales. En primer lugar, se encuentra la observación de datos y posibles correlaciones entre ellos. La conexión entre el canto del gallo y el amanecer es examinada como un ejemplo, donde no se establece necesariamente una relación causal, sino más bien una correlación constante. En segundo lugar, se sitúan las intervenciones deliberadas en la naturaleza a través de experimentos controlados aleatorizados, considerados como un estándar para establecer nexos causales. Por último, el tercer nivel involucra el uso de condicionales contrafácticos, capaces de explorar escenarios alternativos y ofrecer un conocimiento causal más profundo. La obra de Judea Pearl y Dana Mackenzie aborda de manera apasionante el complejo tema de la causalidad, resaltando la importancia de comprender estos procesos en nuestra búsqueda por la verdad y el conocimiento.

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4. 

   Valorado con 5 de 5

   Nazim Takhedmit – 12/01/2024

   Este libro te sumergirá en el mundo de la causalidad. Te permitirá descubrir algunas falacias relacionadas con el antiguo razonamiento probabilístico.

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5. 

   Valorado con 4 de 5

   Mamun – 30/01/2024

   El libro «The Book of Why» de Judea Pearl da la primera impresión de ser un libro sencillo sobre la diferencia entre asociación y causalidad. Sin embargo, no es un libro fácil y no se limita únicamente a hablar de asociación vs causalidad. El libro destila la guerra académica que Pearl tuvo que librar contra los estadísticos que no entendían que la asociación no tenía nada que ver con la causalidad. Para ganar la guerra, Pearl combinó temas de diversas disciplinas, desde filosofía, informática, estadística, epidemiología, psicología, genética, ecología, geología, hasta ciencias del clima.
   Para mí, el aspecto principal aquí son los diagramas causales, donde uno puede identificar fácilmente mediadores, colisionadores, complicadores y caminos de retroceso. Pearl utiliza la historia bíblica de Daniel como el primer experimento controlado, para resaltar su más preciado trofeo académico, el «operador-do»: un ensayo controlado aleatorio (ECA) cuando no se puede llevar a cabo un ECA. Así, desarrolla un modelo de regresión de dos ecuaciones lineales para llegar a un contrafactual: dado un cuadro donde la experiencia, la educación y el salario están establecidos para algunas personas, muestra cómo se puede obtener una estimación más precisa del salario de una persona presentando un contrafactual (¿cuál habría sido el salario de Alice si tuviera un título universitario?).
   La idea principal aquí es que las preguntas causales nunca pueden responderse solo con datos. Requieren que formulamos un modelo del proceso que genera los datos. En resumen, recomiendo ampliamente el libro a los profesionales involucrados en políticas de salud pública ahora que se recopilan muchos datos sobre Covid-19 y se realizarán muchas investigaciones para informar a los Gobiernos de todo el mundo. ¿Todas las muertes registradas CON Covid-19 fueron A CAUSA DE Covid-19? ¿Tiene sentido un fuerte toque de queda en comparación con llevar la economía mundial a un freno? ¿Podemos medir el efecto directo e indirecto en la salud de la población después de dos meses de confinamiento estricto? ¿Cuál hubiera sido el número total de muertes si un país hubiera decidido aplicar un confinamiento leve + inmunidad colectiva?

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6. 

   Valorado con 4 de 5

   Antonio Silva – 31/01/2024

   Muy interesante pero no es fácil de leer.

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7. 

   Valorado con 5 de 5

   Olivier – 03/02/2024

   Una pregunta vívida en epistemología es cuál viene primero: ¿los datos o los modelos? Una respuesta es que los datos alimentan nuevos modelos, y los modelos alimentan nuevos experimentos, que ayudan a descubrir nuevos datos. Se dice que la observación está cargada de teoría. Sin embargo, las estadísticas y la inteligencia artificial moderna tienden a depender exclusivamente de los datos. No solo la correlación no implica causalidad, sino que la causalidad ya no existe más. El libro «El libro del por qué» es un intento de restablecer la causalidad en su debido lugar. Está escrito por Judea Pearl, un experto en el análisis de la causalidad. El libro está bien escrito para el lego, aunque preciso e informativo. Algunos podrían sentir que a veces el autor carece de modestia, ¡pero es el precio de consultar a un experto! El libro hace un largo recorrido por la pregunta, a través de la historia de las estadísticas y los trabajos pioneros de Sewall Wright en genética, hasta la frenesí moderna de los datos masivos y la inteligencia artificial. Si por ninguna otra razón, este grandioso tour hace que valga la pena leer el libro.

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8. 

   Valorado con 5 de 5

   CG – 05/02/2024

   Descripción detallada del producto.

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9. 

   Valorado con 5 de 5

   Snehlata – 05/02/2024

   Satisfecho pero despertó mi deseo de aprender sobre la causalidad. En general, un libro increíble.

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10. 

    Valorado con 5 de 5

    Cliente de Amazon – 11/02/2024

    El libro es increíble. Estoy disfrutando mucho leyéndolo. Tiene ejemplos y anécdotas que facilitan la comprensión de los conceptos básicos de Causalidad.

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11. 

    Valorado con 1 de 5

    ana – 12/02/2024

    Lamentablemente, debo discrepar con el Dr. Kahnemahn: no es realmente maravilloso y está lejos de ser divertido. Encontré las primeras 100 páginas extremadamente aburridas, por lo que tuve que dejarlo allí. El tiempo es demasiado precioso.

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