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课程名称: A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
课程主页: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
所在平台: Coursera
课程类别: 数据分析Data Analysis
大学或机构: 宾夕法尼亚大学
讲师： Jason A. Roy, Ph.D.
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 1.26GB
课程介绍： 因果关系崩溃课程：从观察数据推断因果效应：我们都听过“相关不等于因果关系”这一短语。那么，等于因果关系又是什么呢？本课程旨在回答该问题以及更多问题！ 在5周的时间里，您将学习如何定义因果关系，关于数据和模型的哪些假设是必需的，以及如何实现和解释一些流行的统计方法。学习者将有机会将这些方法应用于R（免费统计软件环境）中的示例数据。 在课程结束时，学习者应该能够： 1.使用潜在结果定义因果关系 2.描述关联和因果关系之间的区别 3.用因果图表达假设 4.实施几种因果推理方法（例如，匹配，工具变量，治疗加权的逆概率） 5.确定每种统计方法都需要哪些因果假设 因此，请加入我们……，您会发现为什么在如此众多的研究领域中，估算因果效应的现代统计方法是必不可少的！
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