Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce Jabaluck
Jason Abaluck
Jason Abaluck
Jason Abaluck
@Jabaluck

Tweets

Jason Abaluck

@Jabaluck

CrossFit New Haven Athlete of the Month in June, 2014 (http://crossfitnewhaven.com/blog/athlete-of-the-month14 …)

New Haven, CT
mba.yale.edu/faculty/profil…
Vrijeme pridruživanja: travanj 2009.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    1. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      There are two facts which make correlations controlling for confounds uninformative about many (but not all) causal effects: 1) the R^2 of the mechanisms we understand is low, 2) our uncertainty about not well-understood mechanisms should be high. (1 / about 13-15)

      10 replies 104 proslijeđena tweeta 383 korisnika označavaju da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    2. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      I think fact 1) especially is often not appreciated by people who don't work regularly with data and believe that our understanding of what causes outcomes like mortality or wages is almost complete, when in fact the opposite is true. Its implications are also not appreciated.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 23 korisnika označavaju da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    3. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      Consider an association: drinking coffee every day lowers your annual mortality by 12% relative to if you don't drink coffee (https://www.livescience.com/59759-drinking-coffee-linked-to-living-longer.html …). Suppose we control for income, education, physical activity, smoking, fruit and veggie consumption and red meat consumption.

      1 reply 1 proslijeđeni tweet 12 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    4. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      You might say, "Look at all of those controls!" Any confounding story not dealt with by those controls is far-fetched. But this is a crazy: the R^2 of those controls on mortality is likely tiny and would be tinier still if we computed it by randomizing each of those controls.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 14 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    5. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      We know very little about what determines most variation in mortality. The fact that these controls are present tells us little. The next step is to enumerate other things that might be different about coffee drinkers that might impact mortality. It is not hard to list some:

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 13 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    6. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      Other dietary habits not controlled for above, tendency to socialize with other people, family status and demographics, household you grew up in, region where you live, etc...

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 7 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    7. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      You might be tempted to dismiss these and say, "I don't think any of those are very important." But be more thoughtful. Make assumptions about a 95% CI for the impact of each confound on coffee drinking and mortality. Do a simulation.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 8 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    8. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      When you write bounds, take uncertainty seriously. You might feel confident that socializing regularly doesn't lower mortality by 10%. But you shouldn't. It's hard to predict the results of randomized experiments before they occur, even if there is high-quality existing evidence.

      1 reply 3 proslijeđena tweeta 17 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
      Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
      • Prijavi Tweet

      Try the following exercise: open a registry of randomized trials like the one here: https://www.socialscienceregistry.org/ . Try to write down 95% CIs for the effect size before looking at results. You can start to train yourself to see how much uncertainty you should have about the world.

      13:36 - 25. pro 2019.
      • 6 proslijeđenih tweetova
      • 52 oznake „sviđa mi se”
      • TJ Murphy Christos Genakos Alexander D'Amour Emaad Manzoor tracksuit_garak.jpg Sebastian Sardon Kevin DeLuca 🤝 Paul Goldsmith-Pinkham Santosh Shevade
      1 reply 6 proslijeđenih tweetova 52 korisnika označavaju da im se sviđa
        1. Novi razgovor
        2. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
          • Prijavi Tweet

          Now, given confounds you listed (and assumptions about their correlations -- do you know those?), you can simulate how much uncertainty you should have about due to the confounds you enumerated. It will likely be far larger than any plausible range of true effects.

          1 reply 0 proslijeđenih tweetova 6 korisnika označava da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
        3. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
          • Prijavi Tweet

          But guess what? That almost surely understates the uncertainty you should have. After all, even if you could somehow control for all those things we enumerated that we can't control for, your R^2 would still be low! Most of the mechanisms determining mortality are still unknown!

          1 reply 0 proslijeđenih tweetova 13 korisnika označava da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
        4. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
          • Prijavi Tweet

          Chances are, you've enumerated only a small fraction of the possible confounds. If you could somehow enumerate all of those, you would see that in a Bayesian sense, the variation in estimates from confounding factors will dwarve any plausible variation in direct effect sizes.

          1 reply 1 proslijeđeni tweet 18 korisnika označava da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
        5. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
          • Prijavi Tweet

          In other words, inference by controlling for confounds is really hard unless you have a research design that circumscribes the set of possible confounds at the outset, or an unusual setting where the R^2 is well-understood (e.g. a treatment to prevent acute mortality)

          1 reply 4 proslijeđena tweeta 37 korisnika označava da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
        6. Jason Abaluck‏ @Jabaluck 25. pro 2019.
          • Prijavi Tweet

          I should mention there are methods that can be used in observational data that formalize related ideas: https://brown.edu/research/projects/oster/sites/brown.edu.research.projects.oster/files/uploads/Unobservable_Selection_and_Coefficient_Stability_0.pdf …. These methods correctly conclude that adding controls with little impact on R^2 teach you little.

          1 reply 3 proslijeđena tweeta 59 korisnika označava da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
        7. Kraj razgovora

      Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

      Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

        Sponzorirani tweet

        false

        • © 2020 Twitter
        • O Twitteru
        • Centar za pomoć
        • Uvjeti
        • Pravila o privatnosti
        • Imprint
        • Kolačići
        • Informacije o oglasima