课程主页: https://www.coursera.org/learn/causal-inference-2
在科学、医学、政策和商业决策中，因果推断的重要性不言而喻。而Coursera上的《因果推断 2》课程正是为希望掌握该领域深入知识的研究生以上水平的学者量身定制的。通过系统的数学探讨，该课程涵盖了过去35-40年精心构建的因果推断统计文献内容，彻底改变了统计学家和应用研究者使用数据推断因果关系的方式。
该课程依据严谨的ඹ体图像SOS准则分为多个模块。其中，第七模块介绍中介变数的原理，使学员理解如何通过中介变量分析因果效应传导路径。第八模块则更加细致地探讨了中介过程，包括相关研究案例的讨论。
模、第九模块专注于工具变量、主成分分类和回归不连续性等重要概念，为学员提供准确的因果关系度量检测工具。随后，第十模块车辆长期因果推断，为今后分析提供了丰富的技术要素和标准。
最后，第十一模块涵盖了干扰与固定效应，强调了在实际数据条件下因果推断的复杂性与挑战，带领学员如何应用复杂模型解答相关问题。
联合讨论和实践环节让该课程充满了互动性。在游走于不同模块中，学生能明白在数据分析中因果推断的应用，如何不再依赖简单的相关性，而是基于扎实的理由来形成科学决策。无论你是数据科学研究者还是商业分析师，《因果推断 2》都能帮你绘制出因果关系的全貌。包含挑战和深化技能反馈的模块设计，无疑适合迫切想在这一领域深耕的学员。因此，我衷心推荐这个课程，让我们一起为我们行业的决策科学与可依据的科学实践贡献自己的力量！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/causal-inference-2