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Modèles Causaux Structurels (SCM)

Formalisation mathématique des relations de cause à effet utilisant des équations structurelles et des variables latentes.

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Graphes Acycliques Dirigés (DAG)

Représentation visuelle des dépendances causales entre variables sans cycles directionnels.

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Do-Calculus de Pearl

Ensemble de règles formelles pour manipuler les expressions causales et calculer les effets des interventions.

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Counterfactual Causal Inference

Analysis of hypothetical scenarios to estimate what would have happened if a different cause had occurred.

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Propensity Score

Technique for estimating the probability of treatment and reducing selection bias in observational studies.

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Instrumental Variables

Method using external variables to identify causal effects in the presence of unobserved confounding variables.

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Causal Mediation

Analysis of the intermediate mechanisms through which a cause produces its effect on an outcome variable.

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Causalité en Séries Temporelles

Détection et analyse des relations de cause à effet dans les données séquentielles temporelles.

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Causal Inference in High Dimension

Adapted techniques to identify causal relationships with a large number of variables compared to observations.

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Natural and Quasi-Experimental Experiences

Methods exploiting exogenous events or natural variations to estimate causal effects.

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Causal Reinforcement Learning

Integration of causal principles in reinforcement learning algorithms to improve generalization.

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Causal Discovery

Algorithms for automatically discovering the underlying causal structure from observational data.

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