Wir alle haben schon einmal den Satz "Korrelation ist nicht gleich Kausalität" gehört Was ist dann gleichbedeutend mit Kausalität? Dieser Kurs zielt darauf ab, diese Frage und mehr zu beantworten!
Ein Crashkurs in Kausalität: Kausale Effekte aus Beobachtungsdaten ableiten
Ein Crashkurs in Kausalität: Kausale Effekte aus Beobachtungsdaten ableiten
Dozent: Jason A. Roy, Ph.D.
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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: Instrumentelle Variable
- Kategorie: Propensity Score Matching
- Kategorie: Kausaler Schluss
- Kategorie: Kausalität
Wichtige Details
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dieses Modul konzentriert sich auf die Definition kausaler Effekte anhand potenzieller Ergebnisse. Eine wichtige Unterscheidung wird zwischen dem Setzen/Manipulieren von Werten und der Konditionierung von Variablen getroffen. Außerdem werden die wichtigsten Annahmen zur Identifizierung kausaler Effekte vorgestellt.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Aufgaben
Dieses Modul führt in gerichtete azyklische Graphen ein. Indem Sie verschiedene Regeln für diese Graphen verstehen, können Sie feststellen, ob ein Satz von Variablen ausreicht, um eine Verwechslung auszuschließen.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Aufgaben
Es wird ein Überblick über Matching-Methoden zur Schätzung von kausalen Effekten gegeben, einschließlich Matching direkt auf Confounder und Matching auf den Propensity Score. Die Ideen werden anhand von Beispielen zur Datenanalyse in R veranschaulicht.
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12 Videos5 Aufgaben
Es wird die inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung der Behandlung als Methode zur Schätzung kausaler Effekte vorgestellt. Die Ideen werden anhand einer IPTW-Datenanalyse in R illustriert.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Aufgaben
Dieses Modul konzentriert sich auf die Schätzung des kausalen Effekts mit Hilfe von Instrumentalvariablen sowohl in randomisierten Studien mit Non-Compliance als auch in Beobachtungsstudien. Die Ideen werden anhand einer Instrumentalvariablenanalyse in R veranschaulicht.
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9 Videos3 Aufgaben
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
Imperial College London
University of Michigan
University of Illinois Urbana-Champaign
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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Bewertungen von Lernenden
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CE
5
Geprüft am 15. Juli 2017
Works best on double speed (from settings menu of each video). Content is delivered in clear and relatable manner using interesting real world examples.
GB
5
Geprüft am 11. März 2021
Excellent video lectures. Challenging end of module quizzes. I found more challenging doing the practical exercises because I had no experience with R.
MV
4
Geprüft am 14. Nov. 2021
A consise course on causality; watched on 2x speed because the instructor speaks rather slowly; really bad formatting of quiz questions.
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