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
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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13時間で修了
英語
字幕：英語
習得するスキル
Instrumental VariablePropensity Score MatchingCausal InferenceCausality
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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
3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.
3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 Quiz4 分
Practice Quiz4 分
Causal effects18 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 Quiz8 分
Identify from DAGs sufficient sets of confounders22 分
4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.
4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 Quiz6 分
Practice Quiz8 分
Matching12 分
Propensity score matching10 分
Data analysis project - analyze data in R using propensity score matching16 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 Quiz6 分
IPTW18 分
Data analysis project - carry out an IPTW causal analysis8 分
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？
修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題（該当する場合）にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。
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。
返金ポリシーについて教えてください。
支払日から2週間後、または（開始直後のコースの場合は）コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
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。
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。