Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Diferencia en Diferencias (DiD)
Método cuasi-experimental que estima el efecto causal de un tratamiento comparando la evolución del resultado en un grupo tratado con la de un grupo de control antes y después de la intervención.
Regresión de Discontinuidad (RDD)
Enfoque de inferencia causal que explota un umbral o un corte en la asignación del tratamiento para comparar las unidades justo a ambos lados de esta discontinuidad, supuestas similares excepto por el tratamiento.
Efecto Cuantílico del Tratamiento Causal (QTE)
Medida del efecto heterogéneo de un tratamiento en diferentes cuantiles de la distribución del resultado, ofreciendo una visión más matizada que el efecto medio al revelar cómo el impacto varía en la distribución.
Heterogeneidad del Efecto Causal (HTE)
Estudio de la variación del efecto causal de un tratamiento a través de subpoblaciones o según las características de los individuos, crucial para la personalización y equidad de los algoritmos.
Emparejamiento Causal (Causal Matching)
Técnica que busca crear muestras de tratamiento y control comparables emparejando cada unidad tratada con una o más unidades no tratadas que tienen valores similares de covariables, a menudo a través del puntaje de propensión.
Modelo con Variables Latentes para la Causalidad
Enfoque estadístico que incorpora variables no observadas (latentes) para representar factores de confusión o rasgos ocultos, permitiendo modelar relaciones causales más complejas y realistas.