Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Modelos Gráficos Causais
Uso de grafos acíclicos direcionados (DAGs) para representar e analisar as relações causais entre variáveis.
Scores de Propensão
Métodos estatísticos para equilibrar grupos de tratamento e controle usando a probabilidade condicional de ser tratado.
Variáveis Instrumentais
Técnica que utiliza variáveis correlacionadas com o tratamento, mas não diretamente com o resultado, para identificar efeitos causais.
Contrafactuais e Resultados Potenciais
Estrutura teórica baseada na comparação dos resultados observados com os resultados potenciais não observados.
Regressão Descontínua
Método de identificação causal que explora os limiares nas regras de atribuição do tratamento.
Diferenças de Diferenças
Abordagem quase-experimental que compara as mudanças ao longo do tempo entre grupos tratados e não tratados.
Inferência Causal por Machine Learning
Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para estimar os efeitos causais em dados de alta dimensão.
Métodos de Pareamento
Técnicas que criam pares de unidades tratadas e não tratadas com características semelhantes para estimar os efeitos causais.
Análise de Mediação
Decomposição dos efeitos totais em efeitos diretos e indiretos para compreender os mecanismos causais.
Inferência Causal Bayesiana
Abordagem probabilística que incorpora conhecimento a priori para estimar relações causais e sua incerteza.
Testes de Causalidade de Granger
Métodos econométricos para determinar se uma série temporal prevê outra na análise de séries temporais.
Métodos Sintéticos de Controle
Construção de um grupo de controle sintético ponderado para estimar os efeitos das intervenções políticas.