Об этом курсе
4.8
Оценки: 102
Рецензии: 36
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 25 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 3-5 hours per week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Instrumental VariablePropensity Score MatchingCausal InferenceCausality
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 25 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 3-5 hours per week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
3 ч. на завершение

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....
Reading
8 видео ((всего 128 мин.)), 3 тестов
Video8 видео
Confusion over causality19мин
Potential outcomes and counterfactuals13мин
Hypothetical interventions17мин
Causal effects19мин
Causal assumptions18мин
Stratification23мин
Incident user and active comparator designs14мин
Quiz3 практического упражнения
Practice Quiz4мин
Practice Quiz4мин
Causal effects18мин
Неделя
2
Часов на завершение
2 ч. на завершение

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....
Reading
8 видео ((всего 86 мин.)), 2 тестов
Video8 видео
Causal graphs9мин
Relationship between DAGs and probability distributions15мин
Paths and associations7мин
Conditional independence (d-separation)13мин
Confounding revisited9мин
Backdoor path criterion15мин
Disjunctive cause criterion9мин
Quiz2 практического упражнения
Practice Quiz8мин
Identify from DAGs sufficient sets of confounders22мин
Неделя
3
Часов на завершение
4 ч. на завершение

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....
Reading
12 видео ((всего 171 мин.)), 5 тестов
Video12 видео
Overview of matching12мин
Matching directly on confounders13мин
Greedy (nearest-neighbor) matching17мин
Optimal matching10мин
Assessing balance11мин
Analyzing data after matching20мин
Sensitivity analysis10мин
Data example in R16мин
Propensity scores11мин
Propensity score matching14мин
Propensity score matching in R15мин
Quiz5 практического упражнения
Practice Quiz6мин
Practice Quiz8мин
Matching12мин
Propensity score matching10мин
Data analysis project - analyze data in R using propensity score matching16мин
Неделя
4
Часов на завершение
3 ч. на завершение

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....
Reading
9 видео ((всего 119 мин.)), 3 тестов
Video9 видео
More intuition for IPTW estimation9мин
Marginal structural models11мин
IPTW estimation11мин
Assessing balance9мин
Distribution of weights9мин
Remedies for large weights13мин
Doubly robust estimators15мин
Data example in R26мин
Quiz3 практического упражнения
Practice Quiz6мин
IPTW18мин
Data analysis project - carry out an IPTW causal analysis8мин

Преподаватель

Avatar

Jason A. Roy, Ph.D.

Professor of Biostatistics
Department of Biostatistics and Epidemiology

О 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. ...

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.