یک دوره تصادف در علیت: استنتاج اثرات علی از داده های مشاهده ای
(Mitalearn-330171)
- مدت زمان: 10 ساعت 29 دقیقه
- انتشار: 23 June 2026
- مدرس: Jason A. Roy, Ph.D.
- سطح: متوسط
- محتواها: 46
- زیرنویس فارسی دارد
درباره این دوره:
همه ما این جمله را شنیدهایم که «همبستگی مساوی علیت نیست». پس علت برابر چیست؟ هدف این دوره پاسخگویی به این سوال و موارد دیگر است! در طی یک دوره 5 هفته ای، یاد خواهید گرفت که چگونه اثرات علی تعریف می شوند، چه فرضیاتی در مورد داده ها و مدل های شما ضروری است، و چگونه برخی از روش های آماری رایج را پیاده سازی و تفسیر کنید. فراگیران این فرصت را خواهند داشت تا از این روش ها برای داده های مثال در R (محیط نرم افزار آماری رایگان) استفاده کنند. در پایان دوره، فراگیران باید بتوانند: 1. اثرات علی را با استفاده از پیامدهای بالقوه تعریف کنید 2. تفاوت بین ارتباط و علیت را شرح دهید 3. فرضیات را با نمودارهای علی بیان کنید 4. چندین نوع روش استنتاج علّی (به عنوان مثال تطبیق، متغیرهای ابزاری، احتمال معکوس وزن دهی درمان) را اجرا کنید. 5. مشخص کنید کدام فرض های علی برای هر نوع روش آماری ضروری است پس به ما بپیوندید و خودتان کشف کنید که چرا روش های آماری مدرن برای تخمین اثرات علی در بسیاری از زمینه های مطالعاتی ضروری هستند!
مهارتهای مرتبط
محتوا
Announcements
Content
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data