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Causal Inference with R - Regression

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Descripción del curso

Welcome to the 3rd course in our series on causal inference concepts and methods created by Duke University with support from eBay, Inc. Designed to teach you causal inference concepts, methods, and how to code in R with realistic data, this course focuses on how to use regression to find causal effects, why they can be controversial, and what they look like in practice. We’ll stay away from dense statistical math and focus instead on higher level concepts that data scientists need to always consider when examining and making inferences about data. The course instructors and creators are Dr. Matt Masten (Duke University), James Speckart (Duke), Brian Aronson (Duke), Dr. Tyler Ransom (University of Oklahoma), and Alexandra Cooper (Duke).
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    Regressions 1: Introduction to Regression As Causality

    Gratuito

    This chapter will introduce you to using regression analysis to find causal effects

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    Course Trailer for Causal Inference with R - Regression
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    Introduction to Regression Analysis
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    Interpreting Regressions
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    Reversing Causal Direction
    50 xp
    Let’s Code: Comparing Hospital Quality to Mortality Rates
    50 xp
    Comparing Hospital Quality to Mortality Rates
    100 xp
    Regression Models and Policy Implementation
    50 xp
    Basic Elements of a Regression Table
    50 xp
    Reading a Bivariate Regression Table
    50 xp
    Reading a Multivariate (Multiple) Regression Table
    50 xp
    The Relationship between Economic Development and Property Rights
    50 xp
    Regressions with small coefficients and small confidence intervals
    50 xp
    Recalling terminology
    50 xp
    Multiple Regression Models
    50 xp
    Let’s Code: Running a Regression Model
    50 xp
    Running a Regression Model: A Simple Beginning
    100 xp
    Running a Regression Model: Improving Our Model
    100 xp
    Steps Prior to Analysis with Regression Models
    50 xp
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Matt Masten HeadshotMatt Masten

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