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
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
42.282 bereits angemeldet
4.7
(550 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 18 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Instrumentelle Variable
- Kategorie: Propensity Score Matching
- Kategorie: Kausaler Schluss
- Kategorie: Kausalität
Wichtige Details
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16 Quizzes
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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.
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8 Videos3 Quizzes
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.
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8 Videos2 Quizzes
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 Quizzes
Es wird die inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung der Behandlung als Methode zur Schätzung kausaler Effekte vorgestellt. Die Ideen werden anhand einer IPTW-Datenanalyse in R illustriert.
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9 Videos3 Quizzes
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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Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.8 (140 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
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Columbia University
Columbia University
University of Maryland, College Park
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 11. März 2021
KS
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Geprüft am 4. Apr. 2021
PH
5
Geprüft am 6. Sep. 2020
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