课程主页: https://www.coursera.org/learn/causal-inference-2
在当前数据驱动的时代，因果推断成为了科学、医学、政策和商业领域不可或缺的重要工具。Coursera上的《因果推断2》课程正是专为那些希望深入了解因果关系的研究生而设计的。这个课程提供了一个关于因果推断的高级数学体系，涵盖了过去35-40年中统计学文献的重大进展，使学生能够运用数据进行有效的因果关系推断。
课程总体分为几个模块，以下是我对部分模块的简介和个人见解：
模块7：中介介绍
该模块为中介分析奠定了基础，帮助我们理解在因果关系中中介变量的核心作用。通过实例分析，学生能够更好地合成复杂的数据，以探索变量之间的关系。
模块8：更多关于中介
在这个模块中，课程进一步深入讨论中介分析的应用，特别是在社会科学领域的实践。丰富的案例研究提供了真实世界中的中介效果，这对理论与实践的结合极其重要。
模块9：工具变量、主成分分层及回归不连续性
这一模块介绍了复杂的因果推断技术。在高度复杂的模型中，工具变量法和回归不连续性方法提供了更清晰的因果解读，适合那些有一定统计背景的学习者。
模块10：纵向因果推断
长时间数据的使用使得因果推断的可靠性大大提高。该模块帮助学生掌握在纵向研究中设计实验和分析数据的技巧。
模块11：干预和固定效应
最后，课程探讨了干预变量与固定效应模型的运用，帮助研究者理解在面对多重变量时如何控制干扰，从而得出更有效的因果推断结论。
总的来说，《因果推断2》是一门具有挑战性但极具价值的课程。无论你是研究人员还是学生，都可以通过参加这门课程来深化对因果推断的理解和应用，我强烈推荐给所有对统计学、数据科学及相关领域感兴趣的人。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/causal-inference-2