Descripción
Taller de inferencia Causal.
No es tan díficil ni tan oscuro como piensan algunos. En realidad, ya sabes inferencia causal.
En este taller trataré de explicar algunos conceptos, no están todos los que son, y puede que algunos no se den. Y puede que tampoco en este orden.
- Ciencia antes que estadística
- Inferencia causal no es más que predecir el efecto de la intervención
- DAG's.
- Algunas reglas de Pearl
- Saltarnos reglas de Pearl gracias a que somos Bayesianos. Full luxury
- Otras técnicas: clásicas y modernas (son sólo técnicas, lo importante es lo de antes)
- Propensity score matching y relacionados
- Metalearners
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Doubly robust estimation
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Y recordad, si podéis hacer un experimento bien diseñado, mucho mejor. Esto de la inferencia causal es sólo un intento de poder sacar cosas útiles cuando no podemos hacer un experimento.
Agradecimiento especial a Richard McElreath
| Afiliación (del autor) | Senior Data Scientist en Orange Spain |
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