课程主页: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
在今天的数据驱动世界中，理解因果关系的重要性不言而喻。Coursera推出的《因果关系速成课：从观察数据推断因果效应》课程，正是为此而生。该课程旨在深入探讨“相关性不等于因果性”的命题，并解答如何有效推断因果关系。
课程长度为五周，从基础定义因果效应、必要的假设，到实现和解释常用的统计方法，内容安排严谨，富有系统性。课程采用R语言（免费统计软件环境），提供实际数据示例，帮助学习者在实践中加深理解。
课程大纲如下：
1. **因果效应的欢迎与介绍**：了解潜在结果的定义以及如何识别关键的因果假设。
2. **混杂和有向无环图（DAG）**：学习如何使用DAG识别混杂变量。
3. **匹配与倾向评分**：掌握通过匹配方法估计因果效应的技巧，并通过实例分析加深理解。
4. **逆概率处理加权（IPTW）**：深入了解如何通过IPPW方法估计因果效应，结合R语言进行数据分析。
5. **工具变量法**：探讨在非遵从随机试验和观察性研究中，如何使用工具变量估计因果效应。
无论你是数据科学初学者，还是希望提升因果推断能力的研究人员，这门课程都将为你提供实用的知识和技能。跟着课程一起探索因果关系的迷人世界，开始你的学习旅程吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality