课程链接: https://www.coursera.org/learn/causal-inference-2
在科学研究、医疗、政策制定以及商业决策中，因果推断扮演着至关重要的角色。最近我有幸完成了Coursera上的《Causal Inference 2》课程，这是一门面向硕士层次的高阶数学课程，系统介绍了因果推断的前沿理论与应用方法。课程内容丰富，涵盖了中介变量分析、工具变量、主层次分析、回归不连续设计、纵向因果推断以及干扰效应与固定效应等多个重要主题。通过对这35-40年来快速发展的统计文献的深入讲解，课程极大地拓宽了我的视野，增强了我使用数据进行因果推断的能力。无论你是统计学专业的研究者，还是从事科学、医疗、政策或商业分析的实践者，这门课程都能帮助你掌握先进的因果推断工具，提升你的数据分析水平。强烈推荐对因果关系研究感兴趣的朋友们加入，开启你的因果探索之旅！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
在数据驱动的时代，理解因果关系变得尤为重要。Coursera推出的《A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data》是一门为期五周的优质课程，专门为希望掌握因果推断核心概念和方法的学习者设计。课程内容丰富，涵盖了因果效应的定义、关键假设、混杂因素的控制、倾向得分匹配、逆概率加权以及工具变量等先进统计技术。通过实战案例，学习者可以在R软件中亲自操作，提升实际分析能力。无论你是数据科学新手还是希望深化理解的专业人士，这门课程都值得一试。快来加入我们，掌握因果推断的核心技能，让数据背后的因果关系不再模糊！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality