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Grafos causales y razonamiento
Explora 11 guías gratuitas sobre modelos mentales en Grafos causales y razonamiento.
4 guías
Cálculo do e identificación
Selección del conjunto de ajuste
Proceso de identificar qué variables controlar para aislar las relaciones causales en sistemas complejos.
Leer guíaIntervenciones y operador do
Una herramienta para distinguir entre observar una relación (correlación) y predecir el efecto de provocar un cambio (causalidad).
Leer guíaFórmula G
Fórmula matemática que identifica efectos causales a partir de datos observacionales al ajustar por factores de confusión y permite estimar qué pasaría en distintos escenarios de tratamiento.
Leer guíaCondicionamiento en un colisionador
Práctica de analizar un subconjunto de datos según un efecto común de una causa y un resultado, lo que puede crear asociaciones espurias.
Leer guía3 guías
Fundamentos de los DAG
D-separación
Criterio gráfico para leer la independencia condicional en diagramas causales y ver qué variables se influyen entre sí y cómo fluye la información por una red.
Leer guíaTerminología de grafos dirigidos acíclicos
Vocabulario básico de los grafos dirigidos acíclicos: nodos, aristas, caminos, ancestros, descendientes y orden topológico para modelar causas, dependencias y secuencias.
Leer guíaCondición de Markov causal
Una regla fundamental que establece que, al conocer las causas directas de un suceso, sus causas más lejanas dejan de ser relevantes para predecirlo.
Leer guía1 guía
Mediación y moderación
2 guías
Puerta trasera, puerta delantera y variables instrumentales
Criterio de la puerta trasera
Regla para elegir qué variables controlar al estimar relaciones causales con datos observacionales, que ayuda a distinguir los efectos causales reales de las correlaciones engañosas.
Leer guíaCriterio de la puerta delantera
Método para identificar efectos causales en ciertos grafos causales con factores de confusión no observados, mediante una variable mediadora observable en la ruta causal.
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