KI-Glossar
Das vollständige Wörterbuch der Künstlichen Intelligenz
Biais de Confusion
Distorsion de l'estimation de l'effet causal due à des variables influençant à la fois le traitement et l'outcome, créant une association spurious.
Appariement Causal
Méthode consistant à apparier des unités traitées et non traitées sur la base de caractéristiques similaires pour estimer les effets causaux.
Pondération par l'Inverse de la Probabilité (IPW)
Technode de repondération des observations en utilisant l'inverse des probabilités de traitement pour créer une pseudo-population randomisée.
Effet Moyen du Traitement (ATE)
Différence moyenne des résultats potentiels entre les états traité et non traité pour l'ensemble de la population d'intérêt.
Effet Moyen du Traitement sur les Traités (ATT)
Effet causal moyen calculé spécifiquement pour la sous-population ayant effectivement reçu le traitement.
Critères de Rubin
Ensemble de conditions (stabilité, unité treatment value, exclusion) permettant l'identification des effets causaux à partir de données observationnelles.
Méthode Difference-in-Differences
Approche quasi-expérimentale comparant les changements dans le temps entre un groupe traitement et un groupe contrôle pour isoler l'effet causal.
Régression Discontinue
Design d'inférence causale exploitant des seuils d'éligibilité au traitement pour comparer les unités juste de part et d'autre du point de coupure.
Pearl's Frontier
Set of causal questions that can be answered given the structure of the causal graph and the available observable data.
Individual Counterfactual
Hypothetical outcome that a specific unit would have experienced if it had received a different treatment from the one actually received.
Hypothetical Scenario
Construction of an alternative world to evaluate the consequences of decisions or interventions not realized in observed reality.
Causal Sensitivity Analysis
Evaluation of the robustness of causal estimates in the face of potential unmeasured confounding biases or violations of assumptions.
External Validity
Ability of causal results to generalize to other populations, contexts, or time periods than those studied.
Internal Validity
Degree of certainty that the observed relationship between treatment and outcome is truly causal in the studied context.
Potential Outcomes Framework
Formal theoretical framework defining each unit by its potential outcomes under each treatment state, foundation of modern causal inference.