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
ペンシルベニア大学（University of Pennsylvania）このコースについて
45,877 最近の表示
受講生の就業成果
50%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
23%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約18時間で修了
英語
字幕：英語
習得するスキル
Instrumental VariablePropensity Score MatchingCausal InferenceCausality
受講生の就業成果
50%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
23%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約18時間で修了
英語
字幕：英語
提供：
ペンシルベニア大学（University of Pennsylvania）
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.
シラバス - 本コースの学習内容
4時間で修了
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時間で修了
8件のビデオ （合計128分）
8件のビデオ
Confusion over causality19 分
Potential outcomes and counterfactuals13 分
Hypothetical interventions17 分
Causal effects19 分
Causal assumptions18 分
Stratification23 分
Incident user and active comparator designs14 分
3の練習問題
Practice Quiz30 分
Practice Quiz30 分
Causal effects30 分
2時間で修了
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時間で修了
8件のビデオ （合計86分）
8件のビデオ
Confounding6 分
Causal graphs9 分
Relationship between DAGs and probability distributions15 分
Paths and associations7 分
Conditional independence (d-separation)13 分
Confounding revisited9 分
Backdoor path criterion15 分
Disjunctive cause criterion9 分
2の練習問題
Practice Quiz30 分
Identify from DAGs sufficient sets of confounders30 分
5時間で修了
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時間で修了
12件のビデオ （合計171分）
12件のビデオ
Overview of matching12 分
Matching directly on confounders13 分
Greedy (nearest-neighbor) matching17 分
Optimal matching10 分
Assessing balance11 分
Analyzing data after matching20 分
Sensitivity analysis10 分
Data example in R16 分
Propensity scores11 分
Propensity score matching14 分
Propensity score matching in R15 分
5の練習問題
Practice Quiz30 分
Practice Quiz30 分
Matching30 分
Propensity score matching30 分
Data analysis project - analyze data in R using propensity score matching30 分
3時間で修了
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時間で修了
9件のビデオ （合計119分）
9件のビデオ
More intuition for IPTW estimation9 分
Marginal structural models11 分
IPTW estimation11 分
Assessing balance9 分
Distribution of weights9 分
Remedies for large weights13 分
Doubly robust estimators15 分
Data example in R26 分
3の練習問題
Practice Quiz30 分
IPTW30 分
Data analysis project - carry out an IPTW causal analysis30 分
レビュー
A CRASH COURSE IN CAUSALITY: INFERRING CAUSAL EFFECTS FROM OBSERVATIONAL DATA からの人気レビュー
WLにより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.
MFにより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.
FFにより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.
OEにより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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
- コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
- コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
修了証を購入する際、コースのすべての教材（採点課題を含む）にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
Is financial aid available?
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細。
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera（コーセラ）のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
