Introducción a la inferencia causal con DAGs
Cupos limitados.
Inscripción abierta hasta el 2 de Octubre!
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.