Introducción a la inferencia causal con DAGs
Cupos limitados.
Inscripción abierta hasta el 27 de Septiembre!
Descripción
La mayoría de los análisis estadísticos están motivados por preguntas causales. Sin embargo, la estadística no alcanza para responder estas preguntas, ni para formularlas correctamente. Resulta necesario entonces recurrir a la teoría y a las herramientas que brinda la Inferencia Causal.
Este curso ofrece una introducción a la Inferencia Causal utilizando grafos dirigidos acíclicos (DAGs). A través de ejemplos prácticos y teoría, aprenderás a traducir el conocimiento experto sobre las relaciones causales entre las variables en DAGs causales y a utilizar DAGs para hallar el método correcto de análisis de los datos.
El curso está orientado a profesionales de diversas disciplinas que utilizan la estadística, como medicina, epidemiología, agronomía, ciencias sociales, biología, economía, entre otras. Al final de curso, se espera que los alumnos sepan:
dibujar el DAG causal que represente las suposiciones causales,
usar DAGs para identificar posibles fuentes de sesgo,
usar DAGs para saber por qué variables es necesario ajustar y por cuáles no (en un modelo de regresión) para poder responder a la pregunta causal de interés.
Fechas, horario y modalidad
Fechas:
Viernes 4, 18, 25 de Octubre.
Viernes 1, 8, 15, 22, 29 de Noviembre.
Horario: 17 - 20 hs
Modalidad: Virtual (Zoom)
Requisitos previos
Conocimientos básicos de probabilidad, incluyendo independencia marginal y condicional de variables aleatorias.
Conocimientos básicos de estadística, como modelos de regresión lineal y manejo de algún software de análisis de datos.
Curso de Formación Profesional (Exactas-UBA) aprobado por RESCD-2024-1315-E-UBA-DCT#FCEN.