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!
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A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
Université de PennsylvanieÀ propos de ce cours
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Approx. 18 heures pour terminer
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Sous-titres : Français, Portugais (européen), Russe, Anglais, Espagnol
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Essayez Coursera pour les affairesCompétences que vous acquerrez
- Instrumental Variable
- Propensity Score Matching
- Causal Inference
- Causality
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Université de Pennsylvanie
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.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
8 vidéos (Total 128 min)
2 heures pour terminer
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 heures pour terminer
8 vidéos (Total 86 min)
5 heures pour terminer
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 heures pour terminer
12 vidéos (Total 171 min)
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
9 vidéos (Total 119 min)
Avis
- 5 stars77,07 %
- 4 stars18,89 %
- 3 stars2,12 %
- 2 stars0,84 %
- 1 star1,06 %
Meilleurs avis pour A CRASH COURSE IN CAUSALITY: INFERRING CAUSAL EFFECTS FROM OBSERVATIONAL DATA
par OB27 nov. 2021
Great course! I am glad i came accross it. Helped me a great deal with my project at work. I wish there were more courses by this professor.
par 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.
par PH6 sept. 2020
I completed all 4 available courses in causal inference on Coursera. This one has the best teaching quality. The material is very clear and self-contained!
par WF24 nov. 2018
This course is quite useful for me to get quick understanding of the causality and causal inference in epidemiologic studies. Thanks to Prof. Roy.
Foire Aux Questions
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