Nous avons tous entendu l'expression "corrélation n'est pas synonyme de causalité" Qu'est-ce qui équivaut alors à un lien de causalité ? Ce cours a pour but de répondre à cette question et à bien d'autres encore !



Un cours accéléré sur la causalité : Déduire des effets de causalité à partir de données d'observation

Instructeur : Jason A. Roy, Ph.D.
45 778 déjà inscrits
Inclus avec
(568 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Plan d'expérience
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Théorie des graphes
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Méthodes statistiques
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16 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module se concentre sur la définition des effets causaux à l'aide de résultats potentiels. Une distinction essentielle est faite entre l'établissement/la manipulation des valeurs et le conditionnement des variables. Les principales hypothèses d'identification des causes sont également présentées.
Inclus
8 vidéos3 devoirs
Ce module présente les graphes acycliques dirigés. En comprenant diverses règles relatives à ces graphes, les apprenants peuvent déterminer si un ensemble de variables est suffisant pour contrôler les facteurs de confusion.
Inclus
8 vidéos2 devoirs
Une vue d'ensemble des méthodes d'appariement pour l'estimation des effets causaux est présentée, y compris l'appariement direct sur les facteurs de confusion et l'appariement sur le score de propension. Les idées sont illustrées par des exemples d'analyse de données en R.
Inclus
12 vidéos5 devoirs
La pondération de la probabilité inverse de traitement, en tant que méthode d'estimation des effets causaux, est présentée. Les idées sont illustrées par une analyse de données IPTW en R.
Inclus
9 vidéos3 devoirs
Ce module se concentre sur l'estimation de l'effet causal à l'aide de variables instrumentales dans les essais randomisés avec non-conformité et dans les études d'observation. Les idées sont illustrées par une analyse des variables instrumentales dans R.
Inclus
9 vidéos3 devoirs
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Statut : PrévisualisationColumbia University
Statut : Essai gratuitUniversity of Minnesota
Statut : PrévisualisationColumbia University
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Avis des étudiants
568 avis
- 5 stars
76,93 %
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19,19 %
- 3 stars
1,93 %
- 2 stars
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Révisé le 13 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!
Révisé le 11 mars 2021
Excellent video lectures. Challenging end of module quizzes. I found more challenging doing the practical exercises because I had no experience with R.
Révisé le 20 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.

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