Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
皆さんこんにちは！今日はCourseraで提供されている素晴らしいコース「A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data」についてご紹介したいと思います。このコースは、因果関係を理解し、データ解析に役立てたい方々にとって非常に役立つ内容が盛りだくさんです。
まず、このコースの主なテーマは「相関関係は因果関係ではない」という有名なフレーズに基づいています。このコースは因果効果がどのように定義されるのか、データやモデルに対する前提条件とは何か、そして人気のある統計手法をどのように実装し、解釈するかを学ぶことができます。
このコースは全体で5週間あり、各週のモジュールもとても充実しています。具体的には、以下の内容が含まれています：
1. **因果効果の定義** – 潜在的な結果を用いて因果効果を定義します。
2. **交絡とDAG** – Directed Acyclic Graphs（DAG）を用いて、交絡因子を制御するための十分な変数の特定を学びます。
3. **マッチングと傾向スコア** – 傾向スコアを使った推定方法や、実データ分析の実例を通じて学びます。
4. **治療の逆確率重み付け (IPTW)** – IPTWを用いた因果効果の推定方法の紹介と実践があります。
5. **器具変数法** – 器具変数を用いた因果効果の推定手法を理解します。
また、Rという無料の統計ソフトウェア環境を用いて具体的なデータ分析を実施する機会も提供されるため、理論だけでなく実践的なスキルも身に付けることができます。
この講座を受けた後、因果関係についての理解が深まり、データ解析に対するアプローチが変わること間違いなしです。統計、データ分析、因果推論に興味のある方には特にお勧めです！
興味がある方は、ぜひCourseraでコースをチェックしてみてください！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality