Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Modelos Gráficos Causales
Uso de grafos acíclicos dirigidos (DAGs) para representar y analizar las relaciones causales entre variables.
Puntuaciones de Propensión
Métodos estadísticos para equilibrar los grupos de tratamiento y control utilizando la probabilidad condicional de ser tratado.
Variables Instrumentales
Técnica que utiliza variables correlacionadas con el tratamiento pero no directamente con el resultado para identificar efectos causales.
Contrafactuales y Resultados Potenciales
Marco teórico basado en la comparación de los resultados observados con los resultados potenciales no observados.
Regresión Discontinua
Método de identificación causal que explota los umbrales en las reglas de asignación del tratamiento.
Diferencias en Diferencias
Enfoque cuasi-experimental que compara los cambios en el tiempo entre grupos tratados y no tratados.
Inferencia Causal mediante Aprendizaje Automático
Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para estimar efectos causales en datos de alta dimensión.
Métodos de Emparejamiento
Técnicas que crean pares de unidades tratadas y no tratadas con características similares para estimar efectos causales.
Análisis de Mediación
Descomposición de los efectos totales en efectos directos e indirectos para comprender los mecanismos causales.
Inferencia Causal Bayesiana
Enfoque probabilístico que incorpora conocimiento a priori para estimar relaciones causales y su incertidumbre.
Pruebas de Causalidad de Granger
Métodos econométricos para determinar si una serie temporal predice a otra en análisis de series temporales.
Métodos Sintéticos de Control
Construcción de un grupo de control sintético ponderado para estimar los efectos de las intervenciones políticas.