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!
von
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
University of PennsylvaniaÜber diesen Kurs
40.467 kürzliche Aufrufe
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“
Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Instrumental Variable
- Propensity Score Matching
- Causal Inference
- Causality
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Stufe „Mittel“
Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Englisch
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von
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
Welcome and Introduction to Causal Effects
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.
4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 128 min)
2 Stunden zum Abschließen
Confounding and Directed Acyclic Graphs (DAGs)
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.
2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 86 min)
5 Stunden zum Abschließen
Matching and Propensity Scores
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.
5 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 171 min)
3 Stunden zum Abschließen
Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)
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.
3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 119 min)
Bewertungen
Top-Bewertungen von A CRASH COURSE IN CAUSALITY: INFERRING CAUSAL EFFECTS FROM OBSERVATIONAL DATA
von WJ11. Sep. 2021
Great introduction on the causal analysis.The instructor did a great job on explaining the topic in a logical and rigorous way. R codes are very relevant and helpful to digest the material as well.
von JC20. Nov. 2020
A high quality course that delivers what it says in the title. Well-paced introduction to the potential outcomes framework, with a nice balance of theoretical and practical aspects.
von WL16. März 2019
Very easy to follow examples and great coverage for such an important topic! The delivery sometimes get repetitive and I wish we talked more about how the uncertainties are derived.
von MF27. Dez. 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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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