Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Heterogeneidad del Tratamiento Causal (CATE)
Medida de la variación del efecto causal de un tratamiento a través de los individuos o subgrupos de la población, con el objetivo de personalizar las decisiones en función del efecto esperado para cada unidad.
Collar de Pearl
Estructura en un grafo causal donde una variable es una causa común de otras dos variables, creando una asociación no causal que debe ser bloqueada para una inferencia correcta.
Tenedor Causal
Estructura donde una sola variable causa otras dos variables, induciendo una correlación entre ellas; esta correlación es no causal y desaparece si se condiciona sobre la causa común.
Sesgo de supervivencia
Error lógico donde se centra en los sujetos o entidades que han pasado un proceso de selección, ignorando así aquellos que no han sobrevivido, lo que distorsiona las conclusiones causales.
Regresión de discontinuidad
Diseño cuasi-experimental que identifica los efectos causales comparando las observaciones justo por debajo y justo por encima de un umbral de tratamiento determinado de manera exógena.
Diferencias en diferencias (DiD)
Técnica estadística que estima el efecto de un tratamiento comparando el cambio de las medias a lo largo del tiempo entre un grupo de tratamiento y un grupo de control.
Desacoplabilidad causal
Principio según el cual un sistema puede ser entendido descomponiéndolo en módulos autónomos, cuyas relaciones internas no se ven afectadas por intervenciones externas en otros módulos.