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!
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
宾夕法尼亚大学課程信息
47,938 次近期查看
學生職業成果
50%
完成這些課程後已開始新的職業生涯
23%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始，按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為13 小時
英語（English）
字幕：英語（English）
您將獲得的技能
Instrumental VariablePropensity Score MatchingCausal InferenceCausality
學生職業成果
50%
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立即開始，按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
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中級
完成時間大約為13 小時
英語（English）
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提供方
宾夕法尼亚大学
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.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 3 小時
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.
完成時間為 3 小時
8 個視頻 （總計 128 分鐘）
8 個視頻
Confusion over causality19分鐘
Potential outcomes and counterfactuals13分鐘
Hypothetical interventions17分鐘
Causal effects19分鐘
Causal assumptions18分鐘
Stratification23分鐘
Incident user and active comparator designs14分鐘
3 個練習
Practice Quiz4分鐘
Practice Quiz4分鐘
Causal effects18分鐘
完成時間為 2 小時
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.
完成時間為 2 小時
8 個視頻 （總計 86 分鐘）
8 個視頻
Confounding6分鐘
Causal graphs9分鐘
Relationship between DAGs and probability distributions15分鐘
Paths and associations7分鐘
Conditional independence (d-separation)13分鐘
Confounding revisited9分鐘
Backdoor path criterion15分鐘
Disjunctive cause criterion9分鐘
2 個練習
Practice Quiz8分鐘
Identify from DAGs sufficient sets of confounders22分鐘
完成時間為 4 小時
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.
完成時間為 4 小時
12 個視頻 （總計 171 分鐘）
12 個視頻
Overview of matching12分鐘
Matching directly on confounders13分鐘
Greedy (nearest-neighbor) matching17分鐘
Optimal matching10分鐘
Assessing balance11分鐘
Analyzing data after matching20分鐘
Sensitivity analysis10分鐘
Data example in R16分鐘
Propensity scores11分鐘
Propensity score matching14分鐘
Propensity score matching in R15分鐘
5 個練習
Practice Quiz6分鐘
Practice Quiz8分鐘
Matching12分鐘
Propensity score matching10分鐘
Data analysis project - analyze data in R using propensity score matching16分鐘
完成時間為 3 小時
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.
完成時間為 3 小時
9 個視頻 （總計 119 分鐘）
9 個視頻
More intuition for IPTW estimation9分鐘
Marginal structural models11分鐘
IPTW estimation11分鐘
Assessing balance9分鐘
Distribution of weights9分鐘
Remedies for large weights13分鐘
Doubly robust estimators15分鐘
Data example in R26分鐘
3 個練習
Practice Quiz6分鐘
IPTW18分鐘
Data analysis project - carry out an IPTW causal analysis8分鐘
審閱
來自A CRASH COURSE IN CAUSALITY: INFERRING CAUSAL EFFECTS FROM OBSERVATIONAL DATA的熱門評論
由 WL 提供2019年3月16日
Very easy to follow examples and great coverage for such an important topic! The delivery sometimes get repetitive and I wish we talked more about how the uncertainties are derived.
由 MF 提供2017年12月27日
I really enjoyed this course, the pace could be more even in parts. Sometimes the pace could be more even and some more books/reference material for further study would be nice.
由 FF 提供2017年11月29日
The material is great. Just wished the professor was more active in the discussion forum. Have not showed up in the forum for weeks. At least there should be a TA or something.
由 OE 提供2020年7月29日
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.
常見問題
我什么时候能够访问课程视频和作业？
讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程，则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书，您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项：
- 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用，也可以申请助学金。
- 课程可能会改为提供'完整课程，没有证书'。通过此选项，您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业，以及获得最终成绩。这也意味着您将无法购买证书体验。
我购买证书后会得到什么？
您购买证书后，将有权访问所有课程材料，包括评分作业。完成课程后，您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。
退款政策是如何规定的？
您可在付款后两周内，或者在课程第一个班次开课后（对于已启动的课程）两周内，获得全额退款，以其中较晚者为准。获得课程证书后，您便无法再退款；即使您在两周的退款期内完成了课程，也是如此。请阅读我们完整的退款政策。
有助学金吗？
是的，Coursera 可以向无法承担学费的学生提供助学金。点击左侧‘注册’按钮下的‘助学金’链接即可申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。了解详情。
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