Nous avons tous entendu l'expression "corrélation n'est pas synonyme de causalité" Qu'est-ce qui équivaut alors à un lien de causalité ? Ce cours a pour but de répondre à cette question et à bien d'autres encore !
Un cours accéléré sur la causalité : Déduire des effets de causalité à partir de données d'observation
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Un cours accéléré sur la causalité : Déduire des effets de causalité à partir de données d'observation
Instructeur : Jason A. Roy, Ph.D.
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4.7
(557 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 18 heures
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90%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Variable instrumentale
- Catégorie : Appariement des scores de propension
- Catégorie : Inférence causale
- Catégorie : Causalité
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16 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module se concentre sur la définition des effets causaux à l'aide de résultats potentiels. Une distinction essentielle est faite entre l'établissement/la manipulation des valeurs et le conditionnement des variables. Les principales hypothèses d'identification des causes sont également présentées.
Inclus
8 vidéos3 devoirs
Ce module présente les graphes acycliques dirigés. En comprenant diverses règles relatives à ces graphes, les apprenants peuvent déterminer si un ensemble de variables est suffisant pour contrôler les facteurs de confusion.
Inclus
8 vidéos2 devoirs
Une vue d'ensemble des méthodes d'appariement pour l'estimation des effets causaux est présentée, y compris l'appariement direct sur les facteurs de confusion et l'appariement sur le score de propension. Les idées sont illustrées par des exemples d'analyse de données en R.
Inclus
12 vidéos5 devoirs
La pondération de la probabilité inverse de traitement, en tant que méthode d'estimation des effets causaux, est présentée. Les idées sont illustrées par une analyse de données IPTW en R.
Inclus
9 vidéos3 devoirs
Ce module se concentre sur l'estimation de l'effet causal à l'aide de variables instrumentales dans les essais randomisés avec non-conformité et dans les études d'observation. Les idées sont illustrées par une analyse des variables instrumentales dans R.
Inclus
9 vidéos3 devoirs
Instructeur
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4.7 (145 évaluations)Offert par
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