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UC Berkeley STAT156/256

UC Berkeley STAT156/256:Causal Inference(2024 秋)

结合课程阅读与作业学习因果推断。

打开官方课程
难度
见前置条件
形式
大学课程
语言
英文
规模
25 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。

每节课这样学

  1. 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
  2. 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
  3. 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「UC Berkeley STAT156/256:Causal Inference(2024 秋)」。课程目录是 berkeley-stat156-fall2024/(不知道完整路径就先问我)。
1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界:
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。

课节共 25 节 · 官方顺序

  1. 011: Ding 第1章
  2. 022: Ding 第2章
  3. 033: What If 2.1节;Ding 第3章
  4. 044: Ding 第4–6章
  5. 055: Ding 第7–9章
  6. 069/17: What If 第3章;Ding 第10章
  7. 079/19: What If 2.4节;Ding 第11–12章
  8. 089/24: Ding 第12章;What If 第13章
  9. 099/26: Ding 第13章
  10. 1010/01: What If 第4章;Ding 第15章
  11. 1110/03: What If 第6–7章
  12. 1210/08: What If 第16章;Ding 第16章
展开其余 13 节
  1. 1310/10: Ding 第21–22章
  2. 1410/15: 小组项目工作
  3. 1510/17: Ding 第23、25章
  4. 1610/22: Ding 第20章
  5. 1710/24: Ding 第24章
  6. 1810/31: Ding 第17–18章
  7. 1911/05: Ding 第19章
  8. 2011/07: Ding 第26章
  9. 2111/12: What If 第23章;Ding 第27章
  10. 2211/19: Ding 第28章
  11. 2311/21: Ding 第29章
  12. 2412/03: STAT256 项目展示
  13. 2512/05: STAT156 项目展示

来源与使用须知

原始资源
UC Berkeley STAT156/256 收录版本:2024 秋
收录时间
本站首次收录 2026-10-10

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