Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
DAG (Grafo Acíclico Dirigido)
Representação gráfica das relações causais onde os nós são variáveis e as arestas orientadas indicam relações de causa e efeito sem ciclos fechados.
Randomização por blocos
Método experimental onde os sujeitos são agrupados em blocos homogêneos antes da atribuição aleatória do tratamento, reduzindo a variabilidade e aumentando o poder estatístico.
Variável instrumental
Variável correlacionada com o tratamento, mas não diretamente com o resultado (outcome), utilizada para identificar o efeito causal na presença de variáveis de confusão não observadas.
Critério de back-door (caminho de fundo)
Condição suficiente para identificar um efeito causal ajustando-se a um conjunto de variáveis que bloqueiam todos os caminhos não causais entre o tratamento e o resultado (outcome).
Critério de front-door (caminho de frente)
Alternativa ao critério de back-door que permite a identificação causal quando existe um mediador observável que bloqueia todos os caminhos diretos entre o tratamento e o resultado (outcome).
Equivalência de Markov
Princípio que estabelece que as independências condicionais observadas nos dados correspondem às separações no grafo causal que representa o processo gerador.
Efeito Médio do Tratamento (ATE)
Diferença média esperada entre os resultados potenciais com e sem tratamento em toda a população, uma medida fundamental do efeito causal.
Efeito Médio do Tratamento nos Tratados (ATT)
Efeito causal médio calculado especificamente na subpopulação que efetivamente recebeu o tratamento, relevante para a avaliação de políticas públicas.
Método de Diferenças em Diferenças
Estratégia de identificação quase-experimental que compara as mudanças nos resultados antes e depois do tratamento entre grupos de tratamento e controle.
Regressão de Descontinuidade
Método de identificação causal que explora limiares de tratamento onde a atribuição do tratamento muda abruptamente, mas outros fatores variam continuamente.
Inferência Causal Estrutural
Paradigma de análise causal baseado em modelos estruturais explícitos das relações entre variáveis, permitindo distinguir correlação de causalidade.
Modelo Causal Estrutural
Formalização matemática dos mecanismos causais subjacentes que descrevem como as variáveis geram outras variáveis, fundamento da análise causal moderna.
Potencial de Resultado
Estrutura conceptual que define para cada unidade os resultados potenciais sob cada nível de tratamento, mesmo que apenas um seja observável na prática.