Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Inferencia Contrafactual
Proceso de estimación del resultado de un escenario hipotético modificando una causa pasada, manteniendo constantes todas las demás condiciones. Permite responder a la pregunta '¿qué habría pasado si...?' aislando el efecto de una variable específica.
Principio de Independencia Condicional
Hipótesis según la cual el resultado potencial es independiente de la asignación al tratamiento, condicionalmente a un conjunto de variables observadas. Este principio es la base del ajuste por covariables para estimar efectos causales a partir de datos no experimentales.
Ponderación por Inverso de la Probabilidad de Tratamiento (IPTW)
Técnica de ajuste donde cada observación es ponderada por el inverso de la probabilidad de haber recibido el tratamiento que recibió. Recrea una pseudopoblación donde la asignación al tratamiento es independiente de las covariables, permitiendo una estimación no sesgada de los efectos contrafactuales.
Criterios de Pearl-Backdoor
Conjunto de reglas formales que permiten identificar el conjunto mínimo de variables a ajustar para bloquear todos los caminos de retroceso no causales entre un tratamiento y un resultado. La aplicación de estos criterios es esencial para garantizar la validez de las inferencias contrafactuales.
Fórmula de ajuste de G-computación
Método de estimación paramétrica de efectos causales que modela la distribución del resultado condicionalmente al tratamiento y a las covariables. Permite calcular los resultados potenciales estandarizando sobre la distribución de las covariables para estimar el efecto de una intervención contrafactual.
Efecto Causal Promedio (ATE)
Diferencia esperada entre los resultados potenciales si toda la población recibiera el tratamiento y si recibiera el control. Es una medida contrafactual fundamental que cuantifica el impacto promedio de una intervención a escala poblacional.
Efecto Causal Promedio para los Tratados (ATT)
Diferencia promedio entre el resultado observado para las unidades que recibieron el tratamiento y el resultado contrafactual que habrían tenido si no hubieran sido tratadas. Esta medida es particularmente relevante para evaluar el impacto de una política sobre la población que efectivamente alcanzó.
Razonamiento Contrafactual
Proceso cognitivo y computacional que consiste en construir y evaluar mundos hipotéticos alternativos para entender la causalidad. En IA, se formaliza mediante modelos estructurales para predecir las consecuencias de acciones no observadas.
Ecuación de Regresión Causal
Modelo que vincula una variable de resultado con sus causas directas, donde cada coeficiente representa el efecto causal de la causa correspondiente, manteniendo todo lo demás constante. Es el equivalente causal de la ecuación de regresión estándar y sirve como base para las simulaciones contrafactuales.