We have all heard the phrase “correlation does not equal causation.” What, then, does equal causation? This course aims to answer that question and more!
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
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A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
Dozent: Jason A. Roy, Ph.D.
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(557 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 18 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
90%
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Instrumental Variable
- Kategorie: Propensity Score Matching
- Kategorie: Causal Inference
- Kategorie: Causality
Wichtige Details
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
This module focuses on defining causal effects using potential outcomes. A key distinction is made between setting/manipulating values and conditioning on variables. Key causal identifying assumptions are also introduced.
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8 Videos3 Aufgaben
This module introduces directed acyclic graphs. By understanding various rules about these graphs, learners can identify whether a set of variables is sufficient to control for confounding.
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8 Videos2 Aufgaben
An overview of matching methods for estimating causal effects is presented, including matching directly on confounders and matching on the propensity score. The ideas are illustrated with data analysis examples in R.
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12 Videos5 Aufgaben
Inverse probability of treatment weighting, as a method to estimate causal effects, is introduced. The ideas are illustrated with an IPTW data analysis in R.
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9 Videos3 Aufgaben
This module focuses on causal effect estimation using instrumental variables in both randomized trials with non-compliance and in observational studies. The ideas are illustrated with an instrumental variables analysis in R.
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9 Videos3 Aufgaben
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Probability and Statistics interessieren
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Wesleyan University
IIMA - IIM Ahmedabad
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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557 Bewertungen
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Geprüft am 13. Nov. 2024
FF
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Geprüft am 29. Nov. 2017
AG
5
Geprüft am 17. Feb. 2022
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