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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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(567 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
90%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Korrelationsanalyse
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Bayessches Netzwerk
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Forschungsdesign
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Datenanalyse
Wichtige Details
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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.
Das ist alles enthalten
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.
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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.
Das ist alles enthalten
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Columbia University
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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GB
5
Geprüft am 12. 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.
KS
5
Geprüft am 5. Apr. 2021
My work involves working with observational data. This course taught me to think in more formal and organized way on topics and questions of causal inference.
PD
4
Geprüft am 15. Juli 2018
Excellent course. Could use a small restructuring, as I had to go through the material more than once, but otherwise, very good material and presentation.
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