Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 26 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 weeks of study, 3-5 hours per week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Instrumental VariablePropensity Score MatchingCausal InferenceCausality
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • User Experience Researchers
  • Economists
  • Researchers

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Welcome and Introduction to Causal Effects

8 Videos (Gesamt 128 min), 3 Quiz
8 Videos
Confusion over causality19m
Potential outcomes and counterfactuals13m
Hypothetical interventions17m
Causal effects19m
Causal assumptions18m
Stratification23m
Incident user and active comparator designs14m
3 praktische Übungen
Practice Quiz4m
Practice Quiz4m
Causal effects18m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

Confounding and Directed Acyclic Graphs (DAGs)

8 Videos (Gesamt 86 min), 2 Quiz
8 Videos
Causal graphs9m
Relationship between DAGs and probability distributions15m
Paths and associations7m
Conditional independence (d-separation)13m
Confounding revisited9m
Backdoor path criterion15m
Disjunctive cause criterion9m
2 praktische Übungen
Practice Quiz8m
Identify from DAGs sufficient sets of confounders22m
Woche
3
4 Stunden zum Abschließen

Matching and Propensity Scores

12 Videos (Gesamt 171 min), 5 Quiz
12 Videos
Overview of matching12m
Matching directly on confounders13m
Greedy (nearest-neighbor) matching17m
Optimal matching10m
Assessing balance11m
Analyzing data after matching20m
Sensitivity analysis10m
Data example in R16m
Propensity scores11m
Propensity score matching14m
Propensity score matching in R15m
5 praktische Übungen
Practice Quiz6m
Practice Quiz8m
Matching12m
Propensity score matching10m
Data analysis project - analyze data in R using propensity score matching16m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)

9 Videos (Gesamt 119 min), 3 Quiz
9 Videos
More intuition for IPTW estimation9m
Marginal structural models11m
IPTW estimation11m
Assessing balance9m
Distribution of weights9m
Remedies for large weights13m
Doubly robust estimators15m
Data example in R26m
3 praktische Übungen
Practice Quiz6m
IPTW18m
Data analysis project - carry out an IPTW causal analysis8m
4.7
52 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data

von MFDec 28th 2017

I really enjoyed this course, the pace could be more even in parts. Sometimes the pace could be more even and some more books/reference material for further study would be nice.

von FFNov 30th 2017

The material is great. Just wished the professor was more active in the discussion forum. Have not showed up in the forum for weeks. At least there should be a TA or something.

Dozent

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Jason A. Roy, Ph.D.

Professor of Biostatistics
Department of Biostatistics and Epidemiology

Über University of Pennsylvania

The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies. ...

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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