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
(568 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
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90%
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Forschungsdesign
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: R (Software)
- 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.
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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.
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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.
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Status: VorschauColumbia University
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Felipe M.
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„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.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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YS
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Geprüft am 14. Nov. 2024
This is a great course to me! This course really helps me have a better understanding of what constitutes causal effects. I really appreciate him for this course!
OD
5
Geprüft am 30. Juli 2020
I enjoyed the course a lot and I think I took a lot from it as well. The quizzes and computer projects were appropriate, and the resourcees posted were very useful.
CE
5
Geprüft am 16. Juli 2017
Works best on double speed (from settings menu of each video). Content is delivered in clear and relatable manner using interesting real world examples.
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