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Avis et commentaires pour d'étudiants pour Inférence causale par Université Columbia

3.3
étoiles
69 évaluations

À propos du cours

This course offers a rigorous mathematical survey of causal inference at the Master’s level. Inferences about causation are of great importance in science, medicine, policy, and business. This course provides an introduction to the statistical literature on causal inference that has emerged in the last 35-40 years and that has revolutionized the way in which statisticians and applied researchers in many disciplines use data to make inferences about causal relationships. We will study methods for collecting data to estimate causal relationships. Students will learn how to distinguish between relationships that are causal and non-causal; this is not always obvious. We shall then study and evaluate the various methods students can use — such as matching, sub-classification on the propensity score, inverse probability of treatment weighting, and machine learning — to estimate a variety of effects — such as the average treatment effect and the effect of treatment on the treated. At the end, we discuss methods for evaluating some of the assumptions we have made, and we offer a look forward to the extensions we take up in the sequel to this course....
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1 - 25 sur 27 Avis pour Inférence causale

par Byron S

30 oct. 2018

par Seo-Woo C

15 mai 2019

par John S

3 févr. 2020

par Max B

26 nov. 2018

par Yurong J

19 avr. 2020

par Agnes v B

4 août 2019

par Raghav B

5 janv. 2021

par James M

24 janv. 2022

par Vladislav K

12 déc. 2020

par Lucas B

6 juin 2019

par Guannan Y

25 août 2020

par Charles H

16 déc. 2018

par Fabio M

29 mars 2021

par Yanghao W

18 avr. 2020

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12 déc. 2021

par Yizhi L

10 avr. 2021

par Dale S

26 avr. 2021

par Cecil C L

5 mai 2021

par Harsha G H

21 mars 2021

par Inspector T

6 mai 2022

par Steve N

15 mai 2020

par Vikram D

28 août 2022

par Germán A

9 janv. 2021

par Maxim V

8 avr. 2022

par Pablo A G V

12 juin 2020