Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 26 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study, 3-5 hours per week...

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Instrumental VariablePropensity Score MatchingCausal InferenceCausality

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

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Nível intermediário

Aprox. 26 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study, 3-5 hours per week...

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Welcome and Introduction to Causal Effects

8 vídeos (Total 128 mín.), 3 testes
8 videos
Confusion over causality19min
Potential outcomes and counterfactuals13min
Hypothetical interventions17min
Causal effects19min
Causal assumptions18min
Stratification23min
Incident user and active comparator designs14min
3 exercícios práticos
Practice Quiz4min
Practice Quiz4min
Causal effects18min
Semana
2
2 horas para concluir

Confounding and Directed Acyclic Graphs (DAGs)

8 vídeos (Total 86 mín.), 2 testes
8 videos
Causal graphs9min
Relationship between DAGs and probability distributions15min
Paths and associations7min
Conditional independence (d-separation)13min
Confounding revisited9min
Backdoor path criterion15min
Disjunctive cause criterion9min
2 exercícios práticos
Practice Quiz8min
Identify from DAGs sufficient sets of confounders22min
Semana
3
4 horas para concluir

Matching and Propensity Scores

12 vídeos (Total 171 mín.), 5 testes
12 videos
Overview of matching12min
Matching directly on confounders13min
Greedy (nearest-neighbor) matching17min
Optimal matching10min
Assessing balance11min
Analyzing data after matching20min
Sensitivity analysis10min
Data example in R16min
Propensity scores11min
Propensity score matching14min
Propensity score matching in R15min
5 exercícios práticos
Practice Quiz6min
Practice Quiz8min
Matching12min
Propensity score matching10min
Data analysis project - analyze data in R using propensity score matching16min
Semana
4
3 horas para concluir

Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)

9 vídeos (Total 119 mín.), 3 testes
9 videos
More intuition for IPTW estimation9min
Marginal structural models11min
IPTW estimation11min
Assessing balance9min
Distribution of weights9min
Remedies for large weights13min
Doubly robust estimators15min
Data example in R26min
3 exercícios práticos
Practice Quiz6min
IPTW18min
Data analysis project - carry out an IPTW causal analysis8min
4.7
57 avaliaçõesChevron Right

50%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

23%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data

por MFDec 28th 2017

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.

por FFNov 30th 2017

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.

Instrutores

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Jason A. Roy, Ph.D.

Professor of Biostatistics
Department of Biostatistics and Epidemiology

Sobre Universidade da Pensilvânia

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. ...

Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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.

  • 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.