Chevron Left
因果推論 に戻る

コロンビア大学(Columbia University) による 因果推論 の受講者のレビューおよびフィードバック

3.3
69件の評価

コースについて

This course offers a rigorous mathematical survey of 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 methods for collecting data to estimate causal relationships. Students will learn how to distinguish between relationships that are causal and non-causal; this is not always obvious. We shall then study and evaluate the various methods students can use — such as matching, sub-classification on the propensity score, inverse probability of treatment weighting, and machine learning — to estimate a variety of effects — such as the average treatment effect and the effect of treatment on the treated. At the end, we discuss methods for evaluating some of the assumptions we have made, and we offer a look forward to the extensions we take up in the sequel to this course....
フィルター:

因果推論: 1 - 25 / 27 レビュー

by Byron S

2018年10月30日

by Seo-Woo C

2019年5月15日

by John S

2020年2月3日

by Max B

2018年11月26日

by Yurong J

2020年4月19日

by Agnes v B

2019年8月4日

by Raghav B

2021年1月5日

by James M

2022年1月24日

by Vladislav K

2020年12月12日

by Lucas B

2019年6月6日

by Guannan Y

2020年8月25日

by Charles H

2018年12月16日

by Fabio M

2021年3月29日

by Yanghao W

2020年4月18日

by Zerui Z

2021年12月12日

by Yizhi L

2021年4月10日

by Dale S

2021年4月26日

by Cecil C L

2021年5月5日

by Harsha G H

2021年3月21日

by Inspector T

2022年5月6日

by Steve N

2020年5月15日

by Vikram D

2022年8月28日

by Germán A

2021年1月9日

by Maxim V

2022年4月8日

by Pablo A G V

2020年6月12日