Gastvortrag: "Causal Inference in Continuous Time"
In seinem Vortrag wird er methodische Herausforderungen diskutieren, die bei der Schätzung von Behandlungseffekten aus beobachtenden longitudinalen Daten auftreten, insbesondere in Situationen, in denen sich Behandlungen kontinuierlich über die Zeit verändern. Darüber hinaus behandelt die Vorlesung aktuelle Entwicklungen kontinuierlicher kausaler Modelle sowie deren praktische Bedeutung für die medizinische und gesundheitswissenschaftliche Forschung.







