Raisonnez sur les effets causaux grâce au plan d’étude, à la randomisation et aux hypothèses de régression.
Ce parcours va des questions causales et de leurs hypothèses aux expériences randomisées, à l’appariement et à l’ajustement par régression. Définissez un effet cible, tracez un graphe causal, repérez les risques de confusion et de sélection et communiquez les limites des conclusions observationnelles. Les exemples enseignent des méthodes ; ils ne montrent pas qu’un estimateur unique résout les problèmes d’identification.
Formuler une question causale avec population cible, intervention, comparaison, résultat et horizon temporel. Expliquer comment randomisation, appariement et régression répondent à différents aspects d’un plan d’étude. Repérer les hypothèses de confusion, sélection, chevauchement et mesure qui peuvent fragiliser une estimation.
Une connaissance de la régression, des probabilités et du plan d’étude est recommandée. Le cours porte sur les méthodes et ne remplace pas un conseil statistique propre à un domaine.
Aux apprenants expérimentés souhaitant approfondir et appliquer des compétences avancées en IA
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Avancé · Cours complet.
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