Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Contrafactual (Counterfactual)
Razonamiento causal que evalúa lo que habría ocurrido si se hubiera aplicado una condición diferente, manteniendo todas las demás variables constantes.
Intervención de Pearl
Operador do(X=x) que modifica el valor de una variable X para analizar el efecto causal directo, distinto de la observación pasiva.
Emparejamiento por puntaje de propensión
Técnica de emparejamiento basada en la probabilidad condicional de recibir un tratamiento dadas las covariables observadas.
Modelo causal de Rubin
Marco conceptual basado en los resultados potenciales (potential outcomes) para estimar los efectos causales en los estudios observacionales.
Confusión (Confounding)
Sesgo sistemático donde una tercera variable influye simultáneamente en el tratamiento y en el resultado, distorsionando la relación causal aparente.
Grafo causal
Representación matemática de las hipótesis causales que explicitan las relaciones directas e indirectas entre variables.
Efecto promedio del tratamiento (ATE)
Diferencia promedio entre los resultados potenciales con y sin tratamiento en toda la población objetivo.
Efecto causal local (LATE)
Efecto causal identificado para los subgrupos cumplidores en los estudios con variables instrumentales o asignación aleatoria imperfecta.
Algoritmo de descubrimiento causal
Métodos algorítmicos (PC, FCI, GES) que infieren la estructura causal a partir de datos observacionales y pruebas de independencia.
Modelado por ecuaciones estructurales (SEM)
Enfoque paramétrico que combina ecuaciones estructurales e hipótesis gráficas para modelar los mecanismos causales latentes.
Análisis de sensibilidad
Evaluación cuantitativa de la robustez de las inferencias causales ante posibles violaciones de las hipótesis de identificación.