This course offers a rigorous mathematical survey of advanced topics in causal inference at the Master’s level. Inferences about causation are of great importance in science, medicine, policy, and business. This course provides an introduction to the statistical literature on causal inference that has emerged in the last 35-40 years and that has revolutionized the way in which statisticians and applied researchers in many disciplines use data to make inferences about causal relationships. We will study advanced topics in causal inference, including mediation, principal stratification, longitudinal causal inference, regression discontinuity, interference, and fixed effects models.
Causal Inference 2
oferecido por
Universidade Columbia
Os alunos que estão fazendo este Course são
- Data Scientists
- Scientists
- Data Analysts
- Researchers
- Machine Learning Engineers
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
11 hora para concluir
Module 7: Introduction to Mediation
4 vídeos (Total 37 mín.), 2 leituras, 1 teste
4 videos
Lesson 1: Mediation and Conditioning on Intermediate Outcomes8min
Lesson 2: Reframing the Problem of Mediation10min
Lesson 3: Identification of Controlled, Average Direct and Indirect Effects12min
2 leituras
Welcome to Module 730min
Intro Survey10min
1 exercício prático
Module 7
Semana
21 hora para concluir
Module 8: More on Mediation
3 vídeos (Total 25 mín.), 1 leitura, 1 teste
3 videos
Lesson 2: Sensitivity Analyses for Mediation7min
Lesson 3: Instrumental Variables with a Continuous Treatment10min
1 leituras
Welcome to Module 810min
1 exercício prático
Module 8: Assessment
Semana
31 hora para concluir
Module 9: Instrumental Variables, Principal Stratification, and Regression Discontinuity
3 vídeos (Total 34 mín.), 1 leitura
3 videos
Lesson 2: Principal Stratification8min
Lesson 3: Regression Discontinuity12min
1 leituras
Welcome to Module 910min
Semana
41 hora para concluir
Module 10: Longitudinal Causal Inference
3 vídeos (Total 29 mín.), 1 leitura, 1 teste
3 videos
Lesson 2: Marginal Structural Models8min
Lesson 3: Structural Nested Mean Models and g-estimation9min
1 leituras
Welcome to Module 1010min
1 exercício prático
Module 10: Assessment
Instrutores
Michael E. Sobel
ProfessorDepartment of Statistics
Sobre Universidade Columbia
For more than 250 years, Columbia has been a leader in higher education in the nation and around the world. At the core of our wide range of academic inquiry is the commitment to attract and engage the best minds in pursuit of greater human understanding, pioneering new discoveries and service to society.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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